百度今年春招也加了AI Coding，文心快码那边直接考代码生成和插件开发。听朋友说字节更狠，一面就让用Trae IDE写，边写边跟AI配合。现在真是哪哪都考这玩意儿，不练不行了。

近期，蚂蚁集团在笔试中加入AI Coding，引发热议。越来越多公司开始关注候选人的人机协作编程能力。除蚂蚁外，字节、腾讯等大厂也在跟进。未来，熟练使用AI工具写代码或成程序员必备技能，面试准备迎来新挑战。

想从事Agent开发，需掌握LLM工作原理、Tool Calling体系与LangChain等框架。推荐直接实战：从GitHub开源教程（如datawhalechina/hello-agents）入手，从零构建Agent。边学边练，在实践中理解记忆、规划与工具调用，是最高效的学习路径。

AI时代，LeetCode依然值得刷。面试官反映，刷题锻炼的算法思维和逻辑能力，是AI无法替代的核心素养。AI可以辅助写代码，但解题思路、优化判断和问题拆解仍需人脑完成。刷题不是为了背答案，而是训练解决问题的“肌肉记忆”，这在任何时代都是程序员的基本功。

如今，越来越多公司开始在面试中考察AI Coding能力，如蚂蚁集团就在笔试环节设置了相关题目。对求职者而言，这不仅是挑战，更是展示潜力的机会。建议提前熟悉AI辅助编程工具，积累实战经验，在项目中体现人机协作能力，方能在竞争中脱颖而出。

大厂看似光鲜，实则高压。抗压能力是第一要素，需承受高强度工作与激烈竞争。然而，真正适合大厂的，或许是那些拥有“非人感”的人，能剥离情绪，冷静应对重复与挑战。若渴望光环与晋升，需准备好将自我融入快节奏体系。光环背后，是耐力与妥协的较量。

实习真正觉得值了，是面试下一家公司时，发现自己能把业务完整讲清楚，从背景到落地细节都对答如流。那一刻突然明白，之前加过的班、整理过的文档都没白费。还有一次离职后前同事来问我业务逻辑，说明我的经验确实帮到过人。实习不在时长，在于有没有真正沉淀出东西。

父母问工作找得怎么样，我一般选轻描淡写。说多了他们担心，说少了又觉得敷衍。我会说“还在看，有几个在推进”，再补一句“有消息肯定第一个告诉你”。既不让追问，也不让他们太焦虑。其实父母不是要结果，只是想确认你没放弃，心里有数就行。

从投递到收到OC，我用了整整两个月。投了30多家公司，笔试面试轮流来，中间还踩过简历不匹配、流程卡住不动的坑。等待的日子很熬人，每天都在刷新邮箱和招聘软件。上岸那一刻才明白，只要坚持住，总会等到结果。

都2026年了，没想到金三银四还有公司在猛问八股文。JVM调参、MySQL索引结构、TCP三次握手这些内容，项目经验靠边站，纯背题就行。建议：提前刷高频题，遇到纯八股公司赶紧跑，别浪费感情。

很多人以为技术面过了，HR面就是走个过场，其实远没那么简单。薪资期望、离职动机、职业规划、优缺点、压力面……问题一个比一个细，稍不注意就容易踩坑。建议提前准备：自我介绍要简洁有重点，谈薪资给出合理范围，讲离职原因千万别抱怨前公司，情景题多展示解决问题的思路。真实、诚恳、有逻辑，才是HR面真正的加分项。

Agent面试常问三类问题：1. 原理类，什么是ReAct？推理和行动如何交替？思维链和工具调用怎么结合？2. 设计类，设计一个数据分析Agent，如何做任务拆解？多Agent协作时怎么通信和避让？3. 工程类，记忆机制怎么设计（短期用上下文、长期用向量库）？Plan-and-Execute和ReAct各有什么优缺点？

入门AI第一件事：先搞清楚AI能做什么、不能做什么，而不是一上来就学Python或买课。很多人卡在中途，不是因为数学不好，而是不知道自己在解决什么问题。建议先做三件事：1. 每天用ChatGPT/Claude处理工作或学习中的真实任务2. 看一个完整的AI项目流程（从数据到上线）3. 再决定要不要学代码工具先于理论，问题先于答案。方向对了，学什么都快。

一个实用Skill：“会议纪要+行动点提取”不用装复杂插件，直接在提示词里写：“请将以下会议对话整理成结构化纪要：1. 讨论结论 2. 待办事项（含负责人+截止时间）3. 遗留风险。用表格呈现，不确定的地方标‘待确认’。”效果：原本半小时整理的文字，AI一分钟搞定，会后立刻能发出。适合经常被拉进无效会议的打工牛马。