大厂笔试允许用AI,这是要放水了吗?

今年秋招，

阿里、蚂蚁、字节、美团等公司

都增加了AI Coding的笔试和面试

很多人一看就乐了：

“开卷考？这是要放水了吗？”

但真上手的同学，很快笑不出来了——

以前闭卷刷题，比谁背得多、手速快；

现在AI工具直接拍在桌上

比的是谁能把模糊的需求拆解明白

谁能精准指挥AI

谁能一眼看出Bug并“擦好屁股”

大厂招的人从只会敲代码的“码农”

变成了能把AI当高级外包使唤的“项目统筹”

这不是难度降级

而是一次能力维度的全面升级

今天，我们就拆解大厂AI Coding考核背后的真实逻辑，并总结一套实战通关流程。

1、模拟真实工作流：

现在的开发模式已经是“人指挥AI写代码”，企业需要筛选出具备需求拆解、代码审查和交付把控能力的“技术统筹”，而不是只会埋头写代码的“工具人”。

2、破解传统作弊与脱节：

传统笔试中，候选人借助AI作弊的现象越来越普遍；同时，很多面试表现好的人，实际入职后交付不稳、沟通成本高。AI Coding能直接考察候选人在真实环境下的工程闭环能力。

3、筛选 AI 复合型人才：

大厂正在全面转向“AI+X”模式，技术、产品甚至运营都需要形成自己的 AI 使用方法。具备AI协作思维已成为新的人才稀缺项。

很多同学会以为AI Coding 面试只是AI Coding笔试的面试化，只要依靠 AI 完成编码即可，其实是不太一样的。

1、真实工程项目开发：

给出一个README，要求借助 AI 完成一个完整项目的MVP。

常见真题包括：多终端早餐店系统、大模型推理网关、AI代码质量审查系统、集群作业调度器、智能排班系统等。

交付物不仅要求代码，还包括测试脚本、架构设计图、使用说明文档等。

2、代码审查 Bug修复（Code Review）：

给出一段包含逻辑漏洞、安全隐患（如硬编码密钥、SQL 注入）或性能缺陷的代码，要求你找出问题并让AI修复。

3、Prompt工程与场景设计：

限时（如 10 分钟）写提示词实现某个页面；或者设计一个智能体，说明其 Skill、Tool、验收标准及人工复核步骤。

4、算法题的Review 模式：

不再要求纯手写 AC，而是给你一段代码，让你找出问题、提出改进方案，或者讨论时间复杂度与边界条件。

1、分模块迭代，切忌“一把梭”：

拿到题目先让AI分析需求并输出“做题地图”，拆分成小模块逐个实现，每完成一个模块就运行测试，防止上下文混乱或文件被覆盖。

2、测试先行与固定护栏：

业务复杂时，先让AI写基础自测场景（正常、非法、幂等、边界），再修代码；每轮提示词后附加约束（如“不重构其他模块”“不删接口”），防止 AI 自由发挥。

3、保留过程痕迹：

在面试中一定要向面试官展示你的思考过程，解释为什么调整Prompt、为什么选择这套架构，这比代码本身更加分。

AI Coding考核，本质上是在问每一个候选人：当代码不再稀缺，稀缺的是什么？

稀缺的是定义问题的能力，稀缺的是审查与决策的勇气，稀缺的是在模糊边界中搭建确定性的素养。

工具会越来越聪明，但判断力永远是人类工程师最后的堡垒。

这场“AI 大考”，考的从来不是AI，而是你。

你，准备好了吗？