如何準備 AI 輔助程式設計面試
作者 Aaron Cao · 更新於
為這種形式真正考察的技能做準備：與 AI 協作，而不是繞開它。練習使用你將要用到的確切助手，養成在執行生成程式碼前進行驗證的習慣，並在提示時排練大聲講述你的思路。
AI 輔助程式設計面試實際考察什麼
AI 輔助程式設計面試是一種雇主明確允許、有時甚至期望候選人在解題時使用 AI 工具的面試環節。這種形式主要以三種方式出現：允許在螢幕上使用助手的現場程式設計、AI 扮演初級搭檔的配對程式設計環節，以及說明書中注明只要能為結果辯護即可使用 AI 的帶回家練習。
評估方式隨形式而變。當流程中的每個人都能按需生成正確語法時，語法本身就不再是信號。取而代之被評分的是問題分解能力、提示詞品質、你在信任 AI 輸出前如何檢驗它，以及你是否能解釋所提交的每一行程式碼。一個貼上生成函式卻沒有閱讀它的候選人，即使函式通過了測試也會在這一輪失敗；面試官看到了整個工作流程，而工作流程才是真正的答案。
這意味著準備方式與經典演算法刷題截然不同。你不是在記憶模式；你是在時間壓力下練習協作循環。
面試前幾週如何練習
你已經知道如何備戰經典程式設計面試，但這種形式感覺更難把握。解決方法是具體的：反複練習協作循環本身，在接近真實的條件下進行。以下是一週內晚間練習的具體做法。
- 使用你將被允許使用的確切工具。 如果邀請函指定了編輯器或助手，就用那個來練習。與工具的鍵盤熟練度是面試官觀察的一部分。
- 在計時器下進行提示練習。 選擇一道中等難度的題目，給自己三十分鐘，強迫自己將任務分解成提示詞，而不是從記憶中打出解答。
- 養成驗證反射。 每次生成程式碼片段後，在執行任何內容之前先寫一個自己的測試案例。這個習慣在現場環節會被視為工程成熟度的體現。
- 練習恢復動作。 讓 AI 做一件它會微妙出錯的事，然後講述你如何發現並修復這個 bug。面試官會記住能發現模型錯誤的候選人。
排練口頭表達部分與程式設計部分同等重要。使用 AI 面試官進行模擬面試 可以讓你練習大聲解釋解答，一次一個問題，並伴隨對你推理的追問。
面試過程中：講述、驗證、分配時間
將助手的輸出視為一位快速但粗心的同事提交的草稿。在每個生成的程式碼區塊放入編輯器之前先閱讀它，說出你在檢查什麼，並重新命名或重構任何你自己不會那樣寫的內容。講述是關鍵：面試官無法對沉默的工具使用評分，而沉默會被解讀為依賴。
明確分配時間。四十五分鐘面試輪次的可靠分配是：十分鐘理解題目和勾勒思路，二十五分鐘用於提示-驗證-整合循環，其餘時間處理邊界情況和講解。設想一位正在面試支付職位的後端工程師：她讓助手生成一個限流器骨架，立即為時鐘邊界情況編寫兩個失敗測試案例，發現生成的程式碼遺漏了一個，並在解釋原因的同時修復它。這五分鐘的過程展示出的工程判斷力，超過了一個從記憶中完美作答的解答。
有一條邊界不可協商：這些建議僅適用於允許使用 AI 的場景。如果該輪次在監考系統下進行，或說明書禁止輔助，任何 AI 工具都不應出現；該邊界的誠實說明詳見 可偵測性與隱私相關解答。
SubcueAI 在備考中的角色
SubcueAI 在這種面試形式中扮演兩個角色，SubcueAI 創辦人 Aaron Cao 有意劃定了它們之間的界限：練習在面試前公開進行，現場輔助僅適用於允許使用的場景。這種劃分是產品設計，而不是小字條款。
在練習方面，模擬面試可在瀏覽器和桌面應用程式中執行：它讀取你的履歷和目標職位描述，大聲提問，追問你的回答，並在會話結束後評分。用它來練習這種形式所要求的講述技能。在允許使用的現場場景中，桌面應用程式會擷取通話音訊，並在本地覆蓋層中即時提供建議；設定教學涵蓋了在 macOS 和 Windows 上的安裝方法。
兩種模式的定價共用一個積分餘額，詳情見 定價頁面；免費 Starter 方案足以在面試前進行數次練習。