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这类面试表面上是“现场让 AI 写代码”，面试官实际看的是你能不能把需求问清楚、把代码管住、把结果验出来。Cursor、Claude Code 用哪个都行，功能能跑起来也只是第一步。

我把常见考察点归成 6 个。准备时可以拿它们逐项检查：

• 需求理解：能不能先澄清目标、边界、角色和验收标准，而不是拿到题目就开写。
• 任务拆解：能不能把大需求拆成 AI 可以独立完成、你也能逐步验收的小任务。
• 上下文组织：能不能把技术栈、接口约束、目录结构、数据模型和非功能要求说清楚。
• 过程控制：能不能限制 AI 的修改范围，避免它顺手重构、重复造轮子或改变原有行为。
• 验证能力：能不能通过 Code Review、测试、日志和运行结果证明功能真的可用。
• 工程判断：能不能识别安全、性能、成本、合规和可维护性风险，并知道什么时候必须由人接管。

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2.1 先练熟一套固定工作流

• 先问清楚：确认用户、目标、输入输出、边界、非功能要求和验收标准。
• 再做拆解：把需求拆成小任务，优先处理数据模型、接口契约和关键业务规则。
• 分步交给 AI：每次只让 AI 完成一个明确任务，并限制文件范围和禁止修改项。
• 每步都验收：查看差异、运行测试、检查日志，不要等全部代码生成后再统一排错。
• 最后能复盘：说明 AI 帮你节省了什么、它犯了什么错、你如何发现并修正。

2.2 至少准备两个真实项目案例

一个案例讲 AI 帮你提高效率，另一个案例讲 AI 出错后你是怎么接管的。每个案例都可以按下面 5 个问题准备：

• 任务背景：当时要解决什么问题？
• AI 分工：哪些工作交给 AI，哪些由你完成？
• 关键约束：你给了 AI 哪些上下文和限制？
• 错误与修正：AI 出现了什么问题，你怎么定位？
• 最终结果：如何测试、验收，并确认可以交付？

2.3 练习时重点补齐这 4 类能力

• 代码基础：看得懂 AI 生成的代码，能独立定位常见错误。
• 测试能力：会设计正常、异常、边界、并发、性能和安全场景。
• 系统设计：知道状态机、幂等、缓存、限流、权限和数据一致性怎么落地。
• 表达能力：能把“为什么这么拆、为什么这样验收”讲清楚。

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这一部分来自公开面经和一些同学的反馈，开发、测开、Agent 开发都用得上。别把参考回答背成稿，先把思路说清，再换成你自己的项目细节。

3.1 AI 越来越强，你的优势是什么？

回答思路

这题别把优势说成“我更会写 Prompt”。面试官真正想听的是：模型已经能写代码了，你还能多负责哪一步。可以从问题定义、业务理解、工程判断、结果验证和责任边界里挑最能代表自己的两三点，再接一个你发现上线风险的案例。

参考回答

我觉得我的优势是知道什么问题值得解决、什么结果才算真正可交付。比如做商品自动审核功能时，AI 很快生成了违禁词匹配模块，但我在测试中发现，它没有处理大小写、全半角、特殊空格和拆字绕过；另外，如果把模型的低置信结果直接判为违规，还会造成大量误杀。

后来我把流程重新拆成文本规范化、规则检测、模型判断、置信度路由和人工复核，并补了绕过、误杀和异常输入测试。AI 确实让我写得更快，但需求边界怎么定、风险能不能接受、结果能不能上线，还是得由我判断。我的优势就在这里：知道哪些结果不能直接信。

3.2 哪些工作可以交给 AI，哪些必须自己做？

回答思路

别按“写代码”和“不写代码”硬分。我更建议看三件事：规则清不清楚、出错后能不能回退、结果有没有办法验收。低风险、重复性强的工作可以交给 AI；碰到资金、权限、生产数据和业务取舍，人必须拍板。

参考回答

如果让我用 AI 开发一个电商项目，我会让它生成商品 CRUD、DTO、接口文档、测试骨架和重复性的参数校验，因为这些任务输入输出清晰，也容易通过测试验收。

但库存扣减、订单状态机、支付回调、权限模型和生产数据变更，我不会直接让 AI 自主决定。比如订单能否从“已确认”进入“已支付”，背后涉及业务规则和资金风险，我会先定义状态流转表、幂等规则和异常处理，再让 AI 按规格实现。AI 可以提供候选方案和代码差异，但最终方案选择、合并和上线决定必须由我完成。

...

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下面几道题是我从公开面经和牛客内容里整理出来的。练习时别背整段答案，至少要亲手跑一遍“澄清需求—拆任务—让 AI 实现—看代码—做测试”的过程，不然面试官追问两句就容易露馅。

4.1 美团 AI Coding：商品自动审核系统

题目

商家提交商品后，系统需要自动判断商品是否允许上架。请全程使用 AI 辅助完成方案设计与核心功能实现，并回答下面的问题：

1. 任务拆解：把“商品自动审核”拆成至少 5 个可以独立执行的原子任务，并标注每个任务的输入和输出。
2. 决策边界：哪些任务不能完全交给 AI 自主决策？说明原因。
3. 置信度路由：设计高置信、中置信、低置信三档处理策略，并说明如何进入自动通过、人工复核或自动拦截流程。
4. 代码审查：AI 生成了违禁词检测模块，合并前至少检查 5 项内容，并说明每项对应的生产风险。
5. 测试设计：至少设计 3 个边界场景，并说明为什么选择这些边界。

解题思路

这题最容易答成一份审核流程介绍。真正要讲清的是每一步吃什么输入、吐什么结果、谁能拍板，以及结果不确定时怎么转人工。置信度只是一个信号，不能替代业务风险判断。

参考回答

一、原子任务拆解

1. 商品基础校验：输入商品标题、描述、类目、价格、图片和商家信息；输出标准化商品对象或字段错误清单。
2. 文本规范化：输入标题与描述；输出完成大小写、全半角、特殊空格、繁简体和拆字处理后的文本，以及原文位置映射。
3. 违禁词与规则检测：输入规范化文本、类目和规则版本；输出命中规则、风险标签、证据位置和规则编号。
4. 图片与 OCR 检测：输入商品图片；输出 OCR 文本、图片风险标签、置信度和证据区域。
5. 类目与资质校验：输入商品类目、品牌和商家资质；输出资质是否齐全、缺失材料和类目冲突。
6. 模型风险判断：输入文本、图片和结构化特征；输出风险类型、置信度和可解释理由。
7. 路由与结果聚合：输入规则命中、模型结果和业务风险等级；输出自动通过、自动拦截或人工复核。
8. 审计与反馈：输入审核过程、人工结论和申诉结果；输出可追溯日志、误杀漏放样本和规则或模型优化数据。

4.2 蚂蚁 AI Coding：终端早餐店系统

4.3 快手面试：如何用 AI 从零开发电商项目

4.4 阿里千问 Vibe Coding：高性能增量数据同步 CLI

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