就算做开发用AI工具，面试也逃不掉八股和手撕

还记得 2022 年，正好是我研究生入学的年份。

那一年有几件事，后来回头看，全是时代拐点：

1. 疫情突然放开，所有人几乎在同一时间“阳”了一遍；
2. ChatGPT发布，我想注册个账号，官网排队、封号、收不到验证码，最后还是去闲鱼花钱找人代注册；
3. GitHub、微软和OpenAI一起推了个叫Copilot的玩意，定价10美元一个月，说是能“辅助写代码”，我心想ntnd能写代码，那我以后干啥，至少在我身边，没有一个人真的在用。

那会儿的大模型，更像是个玩具，你能感觉到它很聪明，但没人真的相信它能走进实际开发。

大家的共识很简单：写代码这事儿，还是得靠咱老百姓。

到了 2023 年，气氛开始有点不一样了。

我几个师兄在找工作，我问他们：现在找研发，硬性条件是啥？有个师兄想都没想，说了一句：“Hot 100起码得刷熟吧。”

那时候的准备路径依然非常清晰：八股文、算法题、项目经历，三板斧一个不能少，搁我们课题组如果能偷摸争取个实习经历，那就是天龙人简历了。

但同一年，VS Code里已经开始冒出各种AI插件了。你可以把GPT的API Key填进去，敲几下回车，按一下Tab，就能自动补全几行代码。我第一时间报了内测，抱着“看看能写成什么样”的心态试了试，结果发现有时候连最基础的增删查改都能写错。

那一刻我反而松了一口气。至少说明，这玩意儿离“替代我”还很远。

2024 年，我开始自己找工作。

网上已经开始刷到那种段子：面试手撕算法，面试官刚念完题，在IDE里一按Tab，AI已经给整道题秒了。评论区有的在焦虑，有的在嘲讽，还有跟我一样的在暗暗问：那我们刷题到底还有什么意义？

但现实是，那一年真正的面试现场，变化并没有那么戏剧性。我依然要讲清楚思路，要解释复杂度，要在追问里暴露我到底是不是“真的懂”。AI能补全代码，但没办法替我抗住拷打。

时间快进到2026年初，也就是现在，我思考半天还是决定先不在Mac上部署Moltbot了，于是打算用这个时间写这个帖子。

我已经好几个月没怎么写过代码了。上周末跟师弟吃饭，那家店的炒鸡是真好吃，师弟跟我说：他用学生身份领了免费的Copilot，还买了个美国大兵的身份领了Gemini Pro，现在几句指令丢给Agent，就能直接拉起一整个小工程，前后端、依赖、配置文件都给你整好，而且还不怎么报错。

那一刻我是真实地愣了一下。如果这个时候有人问我：

“AI coding都这么牛币了，网上教程铺天盖地，那以后面试还需要背八股、刷力扣吗？”

说实话，我会犹豫。

但我终究是个很现实的人，甚至可以说有点老派。

我今天开会间隙跟小队长聊过这个问题。我说：如果时间拨回毕业前，我还是学生、还是求职者，我大概率也会觉得：AI特喵的这么好用，八股意义不大。

可毕竟我现在上班了，接触过真正开发了（虽说我是个臭产品经理），一旦站到用人单位这一侧，逻辑就完全变了：

八股也好，LeetCode也好，本质上就是筛选器。

不是因为它们多贴近真实工程，而是因为真实工程太复杂了。商用系统要考虑的，是边界条件、异常处理、历史包袱、线上风险、协作成本，这些东西，没法在一次面试里完整展开。

所以只能退而求其次。

你刷得动题，有两种可能：

• 一种是你确实聪明，搞过竞赛，抽象能力和建模能力都不错，招进来大概率点子多；
• 另一种是你很能扛，能在长时间高强度重复劳动里保持稳定输出，那至少说明你“耐用”，外包到点下班了你能继续扛着。

说得难听一点，第二种人在很多团队里，是真的能当牛马用的。

AI当然可以成为工具，研发过程中你用它，不泄密的前提下我完全不反对，甚至鼓励。但我需要确认的是：当有一天AI不能用的时候，你能不能顶上。

不是“我会写提示词”，而是：

• 你能不能自己把CRUD手搓出来；
• 你能不能在日志一团糟的时候，一行一行Debug；
• 甚至极端一点，停电了、断网了，你能不能靠脑子和纸笔把问题想明白（说这句话的时候我都想笑）。

这不是情怀，也不是守旧，这是风险控制。

所以回到最开始那个问题——

八股、力扣会不会被AI淘汰？

我不敢给一个斩钉截铁的答案。但至少在可预见的几年里，它们大概率还会存在，不是因为它们先进，而是因为它们便宜、粗糙，但有效。

而真正被淘汰的，可能不是刷题本身，而是那种“只会刷题、除此之外什么都不懂”的幻觉。

时代确实变了，但筛选人的本质，还没那么快变。

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久违的小比时间：