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AI算法面试预筛避坑工具
面向被AI判分LeetCode预筛困扰的求职者与招聘方，提供题目完整性诊断、过程能力记录及真实作业/面试替代路径，减少死记硬背和歧义题带来的误筛。
首次发现 2026-10-20 · 最近更新 2026-10-20 · 每日重算
以上为已采集样本中的观察，不代表全平台发生率，不能判断是否普遍或正在加速；采集范围 09-16、09-27 有调整，月度数量不可作趋势解读。
代表证据
公开预览展示 1 条 · 完整证据链共 1 条原帖标题：Ask HN: What do you do as a 50yo+ programmer not ready to quit?
How do I deal with the current market that seems fixated on AI graded leet code pre-screenings? I mean if you give me an actual 1:1 or meaningful homework I have no problem. But these pre screens fe…
我该如何应对当前这个似乎執著於 AI 評分的 LeetCode 預篩選的市場？如果你給我一次真實的一對一 面試或有實際意義的作業，我完全沒問題。但這些預篩選讓我覺得像是在死記硬背與語境缺失的陷阱情境之間挑戰。
这些证据还证明不了什么
目前只有 1 条独立内容。一个声音是信号，不是"反复出现"的证据——把它当成值得去查的线索，不是已被验证的需求。
要升到 重复印证，还缺：
- 还差 2 条独立内容（现有 1 条）
- 同一需求出现在另一个来源家族，或由 3 个不同作者说出
这里没有本人付费陈述在案，所以本页不给任何定价建议。没有付费证据撑着的价格，只是套了个数字的猜测。
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评分口径摘要
证据置信度 = 强度 × 证据量 × 来源多样性 × 付费 × 竞争 × 趋势 × 10。所有计数基于独立内容条目（同一帖子多条信号只计 1 条）；仅"亲身痛点 / 当前支出 / 明确愿付 / 功能请求"四类一手证据计入；同一作者的重复内容按 0.15 权重折价计入评分，刷屏抬不了分；评分与状态晋级由确定性代码完成。
⚠ "付费支撑"表示证据里出现过本人付费陈述；不是"值得创业"的判断。"正在转弱"是时效标签，与证据级别是并列的两件事。完整规则见 方法与可信度。