我们组的面试方式变了。
从写leetcode题变成让候选人实现一个完整功能。如果你不用AI编程，除非手速超快，否则根本完不成。这种改变看似只是工具的升级，但实际上正在重塑我们对"优秀工程师"的定义。
差距被放大了
原来的算法面试，写不出来和写得出来之间，可能只是一个提示的差别。但现在让你实现一个界面或一个功能，完成度可以是天差地别。
有人能在一小时内做出一个基本可用的页面，交互流畅，样式得体。有人却在和AI的来回修改中越陷越深，最后连基本功能都跑不通。同样是用AI工具，结果却大相径庭。
这种面试方式，把候选人之间的差异放大到了前所未有的程度。
沟通能力成了硬通货
在这种新面试下，沟通能力变得特别关键。不仅是和面试官的沟通，和AI沟通好同样重要。
我最近观察到一个有意思的现象:不善于沟通的人往往对vibe coding比较失望。这不仅体现在讲不清楚需求，更重要的是预期管理的问题。
你不能给沟通对象设定一个好的预期，就很难有好的沟通策略。拿vibe coding举例:
- 明确告诉AI要改哪些文件，可以大幅减少AI改错的情况
- 时不时把反馈提给AI让它重构，可以避免工程越写越歪
- 但如果把AI想得太差，事无巨细都说得一清二楚，效率又会很低
这种把握度，恰恰考验的是对工具能力边界的理解，以及与之协作的能力。
品味变得可以考察了
另一个变得重要的是品味。
这个东西在传统面试里真不太好考察，顶多看看代码风格。我想没有前端面试会去计较CSS里的配色吧。但现在因为面试做的东西展示性强了很多，品味这个以前很虚的东西，突然变得具体可见了。
界面布局是否合理?交互是否流畅?视觉是否舒适?这些过去被认为是"设计师的活"的东西，现在成了工程师面试的考察点。
所以现在应该多花点时间观察和揣摩各个出色的产品。品味不是天生的，是可以通过大量观察和实践培养的。
技术深度依然重要，但体现方式变了
那这种情况下是不是技术就不重要了?并不是。
今天我就遇到了一个特别值得学习的面试者。他在一家澳洲的大厂工作，公司提供了非常完备的AI编码工具给员工用，所以他很习惯这套面试方式。他很快就把我让他实现的功能写出来了，经过一两轮反馈，完成度又提高了不少。
但更厉害的是:他在AI开始工作前，会先给我讲一下他认为AI会在哪里做修改。等AI写完，他会打开对应的地方来验证一下。
这个策略让我对他的好感度一下子提升。一个能指挥AI、让AI放大自己生产力、当AI出错时能给与正确指示的工程师形象就这样树立起来了。
这才是技术深度的新体现方式:不是你能不能手写红黑树，而是你能不能预判AI会怎么实现，能不能快速验证AI的输出是否正确。
工具还没跟上
目前的面试工具好多都还没有适应这套范式。
比如今天用的Show Me Bug，原来他们一个网页端的IDE可以运行代码还挺好用的，但目前还没引入AI编程功能。所以现在最好用的还是视频电话然后共享桌面。
希望以后会有更好用的工具出来，专门为vibe coding面试设计。
AI作弊的悖论
想起来不久之前有个很火的用AI帮面试者作弊的公司。但现在当使用AI成为重要的考察项目，作弊是不是也就无从谈起了?
如果面试本身就是要考察你和AI协作的能力，那用AI还算作弊吗?这个问题挺有意思的。
不得不感叹这两年的变化真的太快了。
从10.11那期我提到Claude Code让我一晚上写了5700行代码，到10.19那期提到AI让我们一周完成三周的工作，再到今天我们已经开始用vibe coding来面试新同事。
AI不仅改变了我们的工作方式，也在改变我们对"优秀工程师"的定义。沟通能力、品味、对工具的掌控力，这些过去相对软性的能力，现在都成了核心竞争力。
而技术深度依然重要，只是它的体现方式变了。