下午三点Zoom 窗口里，苹果招聘团队的面试官露出温和的笑容：“你好，我们开始吧。” 我陷入了紧张，同时，我的小 iPad 被巧妙地放在摄像头死角，实时接收 CSOahelp 的提示，让我在紧张中保持条理。
屏幕上闪出的题目是这样的：
Problem (原文)：
Imagine you are building a proxy (edge layer application) API endpoint which receives a JSON payload. But, you don't know the structure of this payload. Write a function which extracts values from all JSON fields which has a type of "string" and returns them as an array of strings.
中文：
假设你在构建一个代理（边缘层）应用的 API 接口，它接收一段未知结构的 JSON 负载。请编写一个函数，遍历所有字段，收集类型为字符串（string）的值，并将它们以数组形式返回。
这个时候我的ipad及时的蹦出来了若干提示词，那是CSOahelp面试辅助给我提供的澄清问题。按照之前的演练，我需要先一一向面试官提问这些问题来展示自己的思维深度，同时为老师及时写下来代码争取时间。
为了和面试官保持同频，我迅速询问：
JSON 里会出现数组和嵌套对象吗？
只包括标准的可序列化类型吗？
返回的数组允许重复吗？
面试官分别点头肯定，让我松了口气。这些细节确认后，我们成功争取了几分钟，足够CSOahelp的面试辅助的下一步代码写出来。
辅助老师及时的写出了代码，使用的python来解答，这样可以大大降低代码量；降低我抄写代码的难度。
经过面试官同意之后，我马不停蹄的开始了coding，把ipad上的代码一一搬到了面试的平台上。伪代码类似下面这样
def extract_strings(payload):
results = []
def dfs(node):
if isinstance(node, str):
results.append(node)
elif isinstance(node, dict):
for value in node.values():
dfs(value)
elif isinstance(node, list):
for item in node:
dfs(item)
# 其他类型忽略
dfs(payload)
return results
# 示例调用
sample = {
"user": {"name": "Alice", "roles": ["admin", "editor"]},
"metadata": {"version": 1, "tags": ["python", "json"]},
"notes": "Proxy layer initialized"
}
strings = extract_strings(sample)
# ['Alice', 'admin', 'editor', 'python', 'json', 'Proxy layer initialized']
值得注意的是，由于使用了老师们建议使用的眼神接触AI，所以看我的ipad的时候我并不担心面试官发现我的眼神位移了。我抄写的时候都是大胆的进行抄写，没有什么怕被发现的心虚或者畏畏缩缩的感觉，所以我抄写的非常快。
面试官对我这么快完成解答有点惊讶，但是抄写完面试并没有结束。
CSOahelp 推送下一条提示：“考虑性能，若节点数百万，用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 分片并发处理；可选超时控制。”
屏幕底部，几行小字闪过：
并发 dfs → ThreadPoolExecutor.map 缓存热路径 超时 fallback
“在生产环境中，为了防止深度结构或巨量数据导致阻塞，我们可以将 DFS 切分为任务列表，借助 ThreadPoolExecutor 或 asyncio 并行遍历，使用信号量限制并发数量，并对缓存命中高频访问路径进行预提取。”我自然地补充道。
面试官微笑：“很完善，你考虑了可扩展性与稳定性。”
挂断后，我深吸一口气，iPad 安静到不留痕迹。借助 CSOahelp，我不仅迅速理清思路，更在关键时刻得到性能与工程实践方面的提醒。几小时后，邮件到达：
We’re impressed by your clarity and depth. Welcome aboard!
我真是太激动啦，没想到我这样懒得刷题的学渣也有进入大厂的机会~
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