【技术面试的范式转变：从考察编码能力到考察AI协作能力】技术面试正在经历一场静悄悄的革命。Dan Shipper提出了一种全新的面试方式：让候选人用自己选择的AI工具构建一个功能，提交代码、录制演示视频，最重要的是，提供与AI交互的完整记录。然后在电话里聊聊你是如何与AI协作做决策的，展示你平时怎么和它对话、怎么提问。“作弊”不仅被允许，还被鼓励。这听起来很反常识。大多数人的第一反应是：面试时用AI不就是作弊吗？或者担心在面试官面前问AI一些“愚蠢”的问题会显得自己很菜。但这恰恰是误解所在。面试官真正在意的不是你问了什么问题，而是你能否借助AI解决问题，你的大脑如何与这个工具协同工作。这种转变背后的逻辑很简单：既然现实工作中每个人都在用AI，为什么面试还要假装它不存在？真正的考察点已经变了。现在测试的不是“你会不会写代码”，而是：你如何与AI协作思考？你如何记录和沟通？你如何调试和反思决策？这才是真实工作场景的样子。有人一针见血地指出：真正的测试不在于你是否使用了AI，而在于你能否解释为什么接受、拒绝或重新构思AI给出的建议。判断力比语法重要，方向比速度重要。把AI当成高级开发者来协作的人会脱颖而出，把它当成自动补全工具的人会陷入困境。这种面试方式筛选的是真正重要的能力：你能引导AI产出有用的结果，还是只会复制粘贴建议？面试考察的不是“你构建了什么”，而是你如何与机器一起思考。当然，也有人质疑这种方式会流失最优秀的人才。但反过来想，那些无法适应AI协作的“最优秀人才”，在未来的工作环境中真的还是最优秀的吗？我们曾经用谜题和算法题来推断问题解决能力，因为我们无法直接观察。现在我们可以了。原则很简单也很残酷：停止为模拟难度而招聘。这不仅是面试形式的改变，更是对“技术能力”定义的重新思考。程序员和工具之间的界限确实在模糊，但这不是坏事。工具的进化从来都伴随着人类角色的进化。重要的是你想构建的东西能够被构建出来，而不是纠结于它是如何被构建的。只要遵循常识和最佳实践，结果就不会差。新世界的面试准备、评判标准和“优秀”的定义，都在重新书写。x.com/danshipper/status/2014796845575180553
