最近连续面试很多候选人，有一个普遍现象，大家的代码能力退化速度之快，让我感触非常深。

vibe coding普及一年以来，25年上半年的侯选人大部分还能通过两道代码题，到了26年初，大家在代码题上卡壳的比例令人震惊，很多侯选人更是直接说用AI几个月了不怎么写代码了，很多code基础语法、概念都忘记了，这种情况我都会让用AI去查语法等等，但是能写出来的人非常少，最近甚至比例掉到我面试了10场只有1场过了代码的。

这让我不得不把面试流程调整成，先考代码题，再问经历。避免前面聊了很多但后面代码题没过浪费时间，毕竟我也要把时间放在其他工作的事情上，不能大把时间都全花在面试上。

很多侯选人都问我，为什么AI 模型公司，竟然还会考察代码题？甚至我们自家M模型能力就是coding agentic，甚至我就在做模型的代码能力训练。是的，我也大量vibe coding。

这个问题，其实我也想过很多遍。在回答这个问题之前，我想问另一个问题：
AI coding能力进化速度这么快，大家都可以用AI写代码，那么还需要工程师什么？

我觉得需要的是，工程师的发现问题、定义问题、解决问题、做好为AI/其他兜底的能力，以及对生产环境/线上用户的敬畏精神，不管你用AI或不用AI，用什么工具、什么编程语言、什么框架。包括AI，始终只是工程师解决问题的工具。在没有AI之前，工程师不也是持续学习、持续迭代各种技术栈，让自己始终保持能用前沿+现有技术解决问题吗？

所以，我觉得尤其是在AI时代，拥抱AI但又同时保有自己工程师精神和能力的人，真的非常可贵，我想和这种人一起工作。

且，虽然AI coding能力飞速发展，但在前沿冲浪的vibe coder们想必都知道，还有非常多能力不足，部分编程语言/场景比如前端、数据分析、bash等等，AI能做到80-90分，另一些还只能做到60-70分，那么剩下的部分，不都是需要工程师兜底的吗？

回到一开始的问题，那么为什么我还要考代码题？
这是我认为在AI时代，考察工程师能力的仍然有效方法。所以我对侯选人说，我们越是AI公司，越知道，我们需要具备工程师能力和精神的人。

当然，道理不变，方式变了：
1. 面试前我都会把侯选人的简历给 agent，让agent基于侯选人的过往经历，出针对性的代码题，甚至是特殊情景的代码题。基本不再使用以往大家熟知的 leetcode算法题，这种题目基本靠背，现在再考察没啥意义。
2. 面试前我也会看一遍agent出的题目+另一个ai审题，确保题目本身逻辑没什么问题，且难度适中。
3. 面试时，我其实是和侯选人一起想题/做题的，会让侯选人先跟我说思路，再继续。如果侯选人没思路换道题再试。一些小概念、用法遗忘，允许用AI查（投屏给我看），把AI当查询工具，不允许直接AI代写。同时关注侯选人状态，及时调整细节和难度。不一定要完全写出来，
4. 代码不行就及时结束，减少浪费彼此的时间。毕竟现在代码题能过的比例太低了，面试场次增加了，只能每轮及时结束，减少浪费时间。

不过我相信，以上方法只是暂时的，因为AI能力还在进步，工程师技能的组合还在不断变化，所以之后还有更好的考察方式，也欢迎大家评论区讨论～

（btw，用AI久了，好久没手机打这么长字了，打完手酸，忽然惊觉自己的腱鞘炎这一年基本不犯了，这何尝不是一种AI带来的影响，可能会给传统输入硬件比如人体工学鼠标键盘等等带来冲击？🤔）

补充一个点：
据我最近个人面试情况，现在敢开始写题而不是放弃的人已经赢了另外三分之一的人了，不用AI作弊的就更少了，AI作弊其实蛮明显的，很多pattern非常明显，真的😏