
AI 编程类的面试有什么新趋势?该怎么准备?
AI 编程面试从考八股转向考实战:现场人机协作写代码、讲工作流、审 AI 产出找雷;准备方向是用熟一两个工具、沉淀方法论、备好事例和数据。
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AI 编程面试从考八股转向考实战:现场人机协作写代码、讲工作流、审 AI 产出找雷;准备方向是用熟一两个工具、沉淀方法论、备好事例和数据。

这题考的是 AI 拉平产出后的差异化认知:优势不在用得熟练,而在问题定义、质量判断、系统兜底三类 AI 替代不了的能力;要用具体事例佐证,别讲概念。

AI 让「写代码」环节大幅贬值,程序员的重心转向问题定义、质量判断和系统设计;角色从作者变成审校与指挥,守住核心代码能力和系统理解是护城河。

Harness Engineering 是围绕模型的脚手架工程:工具层、上下文层、控制层、可观测与评测;模型能力趋同后,Harness 质量才是 Agent 产品差距的主因。

规范驱动开发把 spec 提升为一等公民:先写可验收的规范,再生成计划、任务、代码;AI 时代 prompt 易逝而 spec 持久,SDD 解决的是意图漂移和返工问题。

Claude Code 是跑在本地终端的交互式 agent,适合探索性、需频繁对齐的任务;Codex 主打云端沙箱任务派发,适合边界清晰、可并行委托的任务;选型看任务形态。

AI 时代 review 的重心从「逐行找错」转向「审意图、审边界、审设计」;流程上要小 PR、作者先讲清改动、测试与静态检查前置,人守住 AI 缺陷高发的三个区域。

AI 代码质量保障靠四道闸:约束前置写进项目记忆、测试与静态检查机器兜底、小步提交逐段验收、合并者承担全责;核心是把信任从人转移到流程。

Vibe coding 指不看代码、凭运行结果顺不顺来驱动 AI 编程的方式;原型场景提效明显,但生产场景会引入安全漏洞、隐性 bug 和不可维护代码,必须配验证底线。

高效 AI 编程工作流分四步:先写清 spec 对齐意图,再让 AI 出 plan 人工确认,拆成 todos 小步执行,每步 verify 后再推进;核心是人在关键节点设卡。

CLI coding agent 设计核心:工具要少而通用、输出要结构化、权限要分级、过程要可观测;终端天然提供文件系统和 shell 两大原语,是 agent 最好的栖息地。

Claude Code 本质是跑在终端里的 agent loop:模型决策、工具执行、结果回灌、循环推进;靠通用工具集、CLAUDE.md 记忆和上下文压缩支撑长任务。