# Study Buddy

URL: https://discuvr.org/study-buddy/?hl=zh-hant
Last updated: 2026-11-07

個人化的技術面試準備計畫：DSA、LLD、系統設計與行為面試，依你的每週時間與表現自動調整。

Study Buddy 把「為頂尖科技公司的面試做準備」變成一份你可以在全職工作之餘堅持執行的計畫。告訴它你的目標等級、目標公司、你實際能投入的時間，以及你在每個領域的實際水準，它就會逐次會談地搭建你的一週安排，再依據每次會談的實際表現進行調整。

## 功能作用

- 五條依等級和目標公司加權的學習路線：DSA、LLD 與機器編碼、HLD 與系統設計、行為面試，以及 AI 輔助編碼。
- 系統設計部分按章節跟隨 Alex Xu 的《System Design Interview》第1、2卷：先自己設計，再閱讀，再記下自己遺漏的地方。
- 間隔複習：你曾遇到困難的主題會在第二天再次出現，你已解決的主題會在間隔逐漸拉長後再次出現。
- 錯誤日誌記錄每次嘗試失敗的原因，讓練習真正集中在你丟分的地方。
- 時間線檢查會告訴你目前的學習時間是否能趕上目標日期，以及需要做什麼才能趕上。
- 針對行為、系統設計和 LLD 環節的文字模擬面試，依據書面評分標準評分，並對 AI 輔助編碼會談進行評分。
- 履歷審查、求職申請與內推追蹤，以及跨貨幣的offer比較與談判準備。
- 不用 AI 的 ATS 式履歷檢查：上傳 PDF 或 DOCX，看它能否被讀成帶有標準欄位標題、聯絡方式和日期的真實文字，以及它提到職缺說明中的哪些技能，依據一份固定的常見技術術語清單。
- 20 家公司的準備筆記，以及在你記錄的面試日期前 21 天的專注模式：更多複習時間，更多該公司的面試關卡形式。

## 運作方式

1. 登入並設定你的等級、目標公司、每週學習時間和學習日。
2. 在每條路線上給自己打分；計畫會向你最薄弱的環節傾斜。
3. 打開今日，完成各項會談，並記錄每次的完成情況。

## 基於學習真正起作用的方式，而非人格類型

這份計畫不會把你歸入某種「學習風格」 - 研究並未證實依風格教學真的有幫助。它採用的是真正有效的方法：間隔重複，從空白頁面重新求解而不是重讀，在打好基礎後混合不同主題，並把大部分時間花在你最薄弱的領域。

## 2026年頂尖科技公司面試考察什麼

典型的面試流程包含兩輪或更多編碼環節、一輪設計環節和一輪行為面試。印度的產品公司會增加一輪90分鐘的機器編碼環節，依據 OOP、SOLID 和設計模式評分，而 Meta、Google、Canva 等公司現在也會安排讓你借助 AI 助手編碼的環節，並根據你指導和核驗它的能力來評分。

## 計畫如何決定你學什麼

每個職級都從自己的讀書時間分配開始。SDE-1：55% DSA、15% LLD、5% 系統設計、15% 行為面試、10% AI 輔助程式設計。SDE-3 以上：35% 系統設計、20% DSA。以 machine coding 聞名的目標公司會把時間移往 LLD，有 AI 輔助關卡的公司會提高該領域，你的自評再調整一次分配：自評 5 分中 1 分的領域得到 1.4 倍份額，5 分的領域得到 0.8 倍。複習依 1、3、7、14、30、60 天的階梯進行：獨立解出讓主題上升一級，需要提示則間隔不變，失敗則退回 1 天。複習最多佔一天的 40%（面試前 21 天內為 50%），讓新內容持續推進。

## 哪裡用 AI，哪裡不用

排程、進度檢查、ATS 檢查和 offer 計算都是不用 AI 的單純算術，相同輸入一定得到相同結果。Google 的 Gemini 2.5 Flash 負責教練聊天、模擬面試官、模擬面試與讀書筆記的評分、題型判斷檢查、履歷點評和談薪準備。模擬面試依固定評分標準每項給 1 到 4 分，模型的回覆在儲存前會經過驗證。履歷送到模型前，電子郵件地址和電話號碼會被遮蔽。每個帳號的上限：每小時 30 則教練訊息和 60 輪模擬面試對話，每天 20 次模擬面試評分和 10 次履歷點評。

## offer 比較是怎麼計算的

每個 offer 都按四年展開。每年的合計 = 底薪 + 預期獎金 + 其他年度價值 + 當年歸屬的股票授予部分；簽約獎金和搬遷補助只計入第 1 年。歸屬比例最多為四個年度百分比，合計為 100，例如 25,25,25,25 或 5,15,40,40。其他幣別的金額按你可以修改的匯率換算（初始值只是粗略估計，請填入當天匯率），4 年平均值再除以該 offer 的生活成本係數：目前所在城市為 1，生活成本高 50% 的地方為 1.5。調整後的數字也會以與最佳 offer 相比的百分制顯示。股票按授予時價值計算，不假設漲跌，不扣稅，也不使用任何 AI。

## ATS 檢查會看哪些內容

並不存在通用的 ATS 分數：Workday、Greenhouse 和 Lever 等系統會把履歷拆分成欄位，招募人員再依關鍵字搜尋這些欄位。因此，這項檢查只回報它能從你的履歷讀到的內容，履歷可以是不超過 5 MB 的 PDF 或 DOCX，也可以直接貼上文字，全程不使用 AI。上傳檔案擷取出的文字少於 300 個字元（通常是掃描檔），或履歷中沒有電子郵件地址時，檢查不通過。以下情況會給出警告：沒有獨立成行的 Experience、Education 或 Skills 英文標題；找不到電話號碼或各職位的日期；日期混用 "Jan 2022" 和 "01/2022" 等格式；PDF 超過兩頁，或文字少於 250 個詞或多於 1,100 個詞；DOCX 使用表格或在頁首頁尾放置文字；出現圖示字型符號或亂碼字元。

## 問題

**我需要帳號嗎？**

需要。Study Buddy 會保存你的計畫、進度和錯誤日誌，因此僅供已登入使用者使用。你可以隨時在設定頁面刪除所有資料。

**我在哪裡解題？**

在 LeetCode 或你已經在用的任何練習平台上。Study Buddy 會連結到每個題目集，你負責記錄每次嘗試的結果。

**系統設計路線使用哪本書？**

Alex Xu 的《System Design Interview》第1、2卷。每一章對應一次會談，另外還有來自近期面試報告的額外設計題。

**如果我缺了一天怎麼辦？**

今天的計畫會依你的結果重新產生，所以尚未開始的主題會在下一個讀書日再次出現。你不在時到期的複習會等著你；累積超過兩天的量時，複習最多可佔一天的 60%，從最舊的開始，直到清完積欠。你也可以事先標記休息日或輕鬆日，進度檢查會把它們算進去。

**它有哪些公司的筆記？**

Google, Meta, Amazon, Microsoft, Apple, Netflix, Uber, Atlassian, LinkedIn, Canva, Shopify, Rippling, Salesforce, Adobe, Flipkart, Razorpay, Swiggy, Zomato, PhonePe 和 CRED。筆記只涵蓋廣泛流傳的面試關卡形式，而形式會改變，請向招募人員確認你的面試安排。

**為什麼歸屬方式不同的兩個 offer 平均值相同？**

因為同一筆授予在四年內加起來的總額相同。假設底薪 100,000，股票授予 200,000，簽約獎金 20,000。按 25,25,25,25 歸屬，第 1 年為 170,000，第 2 到 4 年每年 150,000；按 5,15,40,40 歸屬，依序為 130,000、130,000、180,000 和 180,000。兩者平均都是 155,000，所以請比較第 1 年和第 2 年兩欄，尤其是你可能在股票完全歸屬前離職時。

**決策評分會使用薪資數字嗎？**

不會。決策矩陣只使用你在八個因素上給每個 offer 打的 1 到 5 分（薪酬、學習與成長、團隊與主管、工作本身、工作與生活平衡、地點或遠端、穩定性、品牌與下一步），每項乘以你為該因素設定的 1 到 5 權重，結果以 0 到 100 分顯示。請先看 4 年表格，再自己給薪酬打分。

**關鍵字比對百分比是怎麼算的？**

貼上職缺說明後，檢查會找出其中提到 87 項常見工程技能中的哪些，並把別名算在內，例如 k8s 對應 Kubernetes、Postgres 對應 PostgreSQL，接著顯示你的履歷也提到其中多少比例，並列出符合與缺少的技能。職缺說明提到其中 8 項技能、你的履歷包含其中 6 項時，得分為 75%。辨識出的技能少於三項時不給分數，清單以外的詞彙（例如公司內部工具）不會檢查。

## 常一起使用

- [字數統計與易讀性分析工具](https://discuvr.org/word-counter/?hl=zh-hant)
- [語氣潤飾](https://discuvr.org/tone-polish/?hl=zh-hant)
- [百分比計算器](https://discuvr.org/percentage-calculator/?hl=zh-hant)

---

Part of Discuvr (https://discuvr.org/): Discuvr is a collection of free, focused tools for day-to-day professional work - office and data utilities, legal and compliance helpers, privacy and security checks, and developer formatters. Every tool has its own page, and most can also be called from ChatGPT or Claude over MCP.