在实时编程面试中使用 AI

使用实时辅助前，请先确认是否获得许可。询问面试是否允许 AI 建议、转录、生成代码，或仅允许查阅常规文档。获准查阅文档并不代表获准使用 AI 助手，而准备阶段的许可也不会自动延伸到正式考核。

还要确认哪些信息可以与助手分享，尤其是未公开的题目或雇主代码。如果说明中未提及，请在该轮面试前询问组织者。如果禁止外部辅助，请独立完成考核。

如果允许使用 AI，请约定应如何披露其使用情况。你应准备好说明采用了哪些建议、这些建议为何符合约束条件，以及测试后做了哪些修改。

在该轮面试前，可通过模拟面试练习来演练如何大声解释自己的决策。

一边理解口述题目，一边解释和编写代码，可能会分散你的注意力。以下检查有助于你系统地评估 AI 建议，涵盖澄清约束条件、跟踪代码执行和检验假设。

• 复述题目：明确输入规模、允许的值、所需输出，以及是否可以修改输入。对于缺失的约束条件，应向面试官确认，而不是接受 AI 提供的假设。
• 比较方法：要求给出一种简单的基准方法和一种替代方法，并说明各自成立的条件。例如，二分查找需要有序的搜索空间或具有单调性的判定条件。
• 跟踪实现：用一个小型示例逐步检查变量更新、循环边界和返回条件。确认代码保留了你所解释的推理逻辑。
• 选择有意义的测试：在输入约定允许时，考虑空输入、单个元素、重复值、负值和边界值。运行每项测试前，先说明预期结果。
• 验证复杂度：定义输入规模并统计主要操作。分析时应包括排序、复制的集合、递归深度和辅助数据结构。

例如，一名应聘公共云供应商 L5 岗位的后端工程师遇到这样一道题：在允许负值的情况下，求和为目标值的最长连续子数组。AI 建议在窗口总和超过目标值时缩小窗口，但该方法并不成立，因为移除负值可能反而增大总和。工程师否定了这条规则，转而评估使用前缀和，并用映射保存每个和值首次出现的索引，然后通过一个同时包含正值和负值的示例进行跟踪。

真正有用的结果，是你能够为之辩护的解法。如果无法解释一项建议为何有效，请先深入验证，再将其纳入答案。

请根据会议的运行位置以及需要采集哪些人的声音来选择使用方式。

• 原生桌面应用：SubcueAI 面向 macOS 和 Windows 的旗舰应用可采集系统音频和你的麦克风，并在本地浮动叠加层中提供实时辅助。它适用于桌面会议客户端，包括 Zoom 和 Microsoft Teams。
• 浏览器扩展：对于在浏览器标签页中进行的通话（例如 Google Meet），侧边栏可在 Chrome 和 Edge 中提供实时面试辅助。它只采集会议标签页的音频，即采集面试官的声音而非你的麦克风，并且不会转录候选人的语音。

Firefox 扩展版本仅支持模拟练习。这两种实时界面都不会以会议机器人的身份加入通话，也不会向会议页面注入内容脚本。

仅采集音频无法获取只显示在编辑器中的题目、初始代码或测试输出。依赖助手的建议前，请确认它实际掌握了哪些上下文，尤其是在面试官指向代码但没有口头描述时。

请使用设置教程为你的通话配置合适的使用方式。

本地叠加层或浏览器侧边栏可能出现在共享或录制的画面中。是否可见取决于采集内容；选择特定标签页或窗口，并不能普遍保证辅助内容始终隐藏。

屏幕共享、屏幕录制、受监考的考核和公司管理的设备均不在任何可见性保证范围内。监考和设备管理可能带来监控或安装限制。没有会议机器人和注入式内容脚本，并不意味着能够绕过这些控制，也不能证明工具无法被检测。

如果允许使用 AI，请在面试前检查已约定的共享和录制设置。如规定的考核环境与助手存在冲突，应在该轮面试开始前解决。

请阅读可检测性与隐私指南，了解与你的面试设置相关的限制。