蚂蚁aiCoding感悟

不得不说，AI Coding 用起来是真的爽。我没遇到 3.29 那批说的输出慢的问题，整体用着很顺畅，感觉他们内部应该是优化过了。这次题目是一个 README.md 文档，让做一个简历筛选和排序的助手。输入是 MD 格式的简历（大概 60 篇）和职位要求，输出是一个 result.json，里面是筛选出来的候选人排序结果。功能上要求实现特征提取器、归一化（要处理同义词问题）、还有评分器。交付的东西包括源码、说明文档、输出结果、测试代码，以及后续可以优化的点。我的做法是让 AI 先给架构和规划，然后一步步实现。大概 30 分钟搞出来一个简单的 MVP，剩下的时间就一直在优化、优化、再优化。整体体验还不错。

AICoding（利用AI辅助编程）已成为趋势，但各公司考察方式天差地别：第一派：“拥抱派”先锋公司： 代表：AI独角兽、顶尖外企研究院、积极探索AI的互联网大厂。 考察方式：开卷考试，鼓励使用。面试官会明确允许你使用Copilot等工具。他考察的是：1）你如何向AI清晰描述问题（Prompt能力）；2）你如何高效评审、测试、改进AI生成的代码；3）你如何将AI代码集成到解决方案中。这里，AI是你的队友，考察的是“人机协作”能力。第二派：“观察派”主流大厂： 代表：大多数一线互联网公司核心业务部门。 考察方式：不禁止，不鼓励，暗中观察。面试官可能不会明说，但也不会阻止你打开浏览器。他会观察你是...

大部分互联网大厂都会考察AICoding，比如蚂蚁，字节，腾讯。考察能力如下Prompt 工程：能不能精准描述需求、纠错、引导 AI代码审查能力：快速判断 AI 代码对错、漏洞、复杂度、可读性问题拆解：把大需求拆成 AI 可解决的小任务调试与优化：AI 跑不通时，你能不能定位、修正、提升性能系统思维：整体设计、模块划分、数据流向、边界处理表达：讲清思路、权衡、为什么这么选

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 什么是 AI Agent？AI Agent 是一种以目标驱动的智能系统，不只是根据输入生成文本，而是能够围绕任务目标进行理解、规划、调用工具、获取外部信息、根据反馈调整行为并完成任务。它的核心组成一般包括大模型、记忆、规划、工具系统和执行控制。和普通聊天模型相比，普通模型更偏向一问一答，Agent 更强调任务闭环。比如查询订单、生成报表、分析异常、调用接口、触发流程，这些都更接近 Agent 的典型工作方式。4. Agent 和普通 RAG 的区别是什么？RAG 的核心是检索增强生成，重点解决模型知识不足、知识过时和领域知识缺失的问题。流程一般是先检索，再把检...