Vibe Coding,这种技术面试形式会成为新的趋势吗?

你好呀,我是歪歪。

前几天在网上冲浪的时候,我看到一则消息:

说实话,我看到标题的时候我就猜到,这个开发岗位极有可能是美团的岗位。

因为美团今年校招的时候已经有 AI 面试官的环节了。

同时,今年 5 月的时候,美团 CEO 王兴在某个会议上还表示:

目前的新代码中有 52% 左右是由 AI 生成的,有 90% 以上的工程师团队成员广泛使用 AI 编码工具,并将继续加大投资开发大语言模型。

6 月份的时候还发布了一个名叫 NoCode 的 AI 编程产品,主打“零基础用户通过对话生成网站和软件”,看起来就是“人人都是开发者”内味儿:

歪师傅去了解了一下,这个 NoCode,其实就王兴五月份提到的美团内部在使用的 AI 编程工具。

可以说,美团在 AI 化这方面,确实步子迈得挺大。

再说回校招。

前面提到了,美团已经有了 AI 面试官,在网上已经可以看到很多同学参加了 AI 面试。

这是参与了春招、秋招面试的同学,给出的 AI 面试官提出的问题:

可以看到面试的还是很全面的。有八股文、有场景题、还有系统设计类题目。

而从大多数同学的反馈来看,这场人机对话的面试体验居然还不错。

歪师傅工作这么多年,校招和社招的技术面试官都当过。

所以,如果站在技术面试官的角度,特别是一面的技术面试官,我觉得这个 AI 面试官非常棒,至少能帮面试官分担 60% 以上的工作量,效率提升非常明显。

但是,我也看到了美中不足的一个点:

就是 AI 面试官出的题,肯定是来源于它预设的题库。

不管他的题库多么丰富,即使包含了各种八股、场景、设计、算法类问题,它出的题都不会基于面试者的简历来。

但是“从简历出发”这个点在我看来,又是一个非常重要的点。

只有从简历中的经历切入,才能更真实地判断一个人的技术深度和思考方式。

如果简历没有亮点,再考察八股文也不迟。

不过话说回来,让 AI 作为面试官,在当下这个 AI 技术大爆炸的环境下,其实不算什么新鲜的事情。

这个事情,并配不上这篇文章的标题。

真正让我想要写这篇文章的,是我前面提到的这个:

“已经允许使用 AI 甚至二面内容是 Vibe Coding”

这句话,才配的上这篇文章标题中的“新的趋势”。

新的趋势

在我之前接触的信息中,面试者在面试过程中使用 AI,会被认为是作弊。

而在我的认知中,也认为这确实是在作弊。

但美团考察 “Vibe Coding” 这个做法,像是突然推开了一扇窗,让新鲜空气吹了进来:既然 AI 已成为程序员日常开发的一部分,为什么不能大大方方让它进入面试环节?

这不仅不是作弊,反而可能正是未来面试的形态。

首先,简单解释一下什么是 Vibe Coding?

“Vibe Coding”是 OpenAI 的一个联合创始人,在 2025 年初提出的一个相对较新的术语。

它指的是一种软件开发方法,开发者主要使用自然语言提示来引导 AI 工具生成、完善和调试代码。

这种方法强调速度和迭代开发,甚至可能让非程序员通过描述他们期望的功能,让 AI 来创建软件。

做个简单的类比。

我们作为程序员,在传统概念上的编程,你要去手写一行行代码。就像是你亲手用砖块砌一堵墙。你需要知道每块砖怎么放,水泥怎么抹。

但是在“Vibe Coding”的理念中,你就是建筑师。你对 AI(相当于施工队)说:“我想在这里建一堵墙,墙上是白色的、带一扇窗、再给我画一个和平鸽的墙绘。”

AI 就会按照你的要求把墙建好。

而你要做的,就是来检查这座墙是否符合你的要求,是否需要进行微调。

而在当下,在每一个程序员都早已已经感受过 AI 威力的 2025 年,我可以非常肯定地说:

在未来工作模式中,程序员编程,肯定离不开 AI。Vibe Coding 也一定是趋势。

所以,在这个趋势之下,我们的面试形式为什么不能变一变?

就变成筛选能适应未来工作模式的开发者。

我们应该筛选的,是那些能适应甚至主导这种协作模式的开发者。

  • 面对初级开发者,面试要求是:会使用 常见的 AI 编程工具完成日常任务,具有一定的“Vibe Coding”能力。
  • 面对中级开发者,面试要求是:独立运用 AI 编程工具完成复杂功能的开发。具备优秀的 Prompt 工程能力。能够利用 AI 工具进行技术调研、方案设计和可行性分析
  • 面对高级开发者,面试要求是:能够领导并制定团队级的 AI 开发流程与规范,能评估和引入新的 AI 开发工具和实践。能够将业务需求和领域问题转化为精准的技术语言和 Prompt。

而这一切,只有在允许使用 AI 的面试中,才能真实考察到。

我认为这才是未来面试的新趋势。 美团,做了一个很好的表率和尝试。

美团这一次做了一个很好的表率和尝试。

是一次思维范式的转向,从“考你会什么”逐渐转向“考你如何与 AI 合作完成什么”。

那么问题就来了

如果以后面试都可以使用 AI 了,那八股文还要背吗,算法还是要学吗?

这是一个很现实的问题。

我的答案是:更要学,但要换一种学法。

AI 再好,它也只是工具而已,在这个工具的加持下,能极大提升你的学习效率。

但是工具代替不了学习本身,不能替代你的知识体系和思维判断。

如果你连算法基础都没有,又怎么判断 AI 生成的代码是否正确?

如果你不了解基础框架、组件功能、数据库原理,又怎能判断出 AI 给出的架构设计是不是在一本正经的胡说八道?

工具解放的是重复劳动,而不是思考本身。

未来的面试不会淘汰八股文,只会把它进化成“新八股”:一半考原理,一半考如何用 AI 更好地实践原理。

这是一种属于 AI 时代的面试方式。

它强调的不再是记忆与熟练度,而是理解、协作与创造力。

这个面试方式肯定还有很多很多值得讨论的点,而且可以预见的是,它的落地还要经过很长一段时间的探索,还要走很长一段的路程。

但是我觉得这个方向是对的。

方向对了,就不怕路远。

而我们,此刻,正站在这条路的起点。

内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
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