上周面了一家做企业SaaS的公司，C轮融资，估值50亿，岗位是AI应用层后端架构师。 前两轮常规：分布式系统、微服务治理、数据库优化，答得中规中矩。 第三轮，CTO直接甩了一道2026年的新题型： "我们公司服务2000多家企业客户，每家都有海量内部文档——Word、PDF、Excel、PPT、甚至扫描件。设计一个企业级RAG知识库系统，要求：支持多格式文档解析、增量更新不重建、检索准确率>90%

上周面一家做金融科技的中型公司，三轮技术面都很顺，到第四轮CTO面，一个问题直接把我干懵了。 "你们团队用AI写代码的比例大概是多少？" "大概40%左右，主要是CRUD和单元测试。" "那我问你，AI生成的代码上线后出了P0级事故，责任怎么分？" 我下意识想说"当然是谁提交的谁负责"，但话到嘴边觉得太敷衍了。面试官明显在等一个更深的答案。 我沉默了大概5秒，决定拆开来回答： "我觉得要分三层。第

上周去面一家做AI Agent平台的创业公司，B轮，团队60人，技术栈是Python + FastAPI + Redis + PostgreSQL。我做了三年后端，最近半年在搞LLM应用，自己搭过RAG pipeline，也玩过Claude Code和OpenClaw。 一面是技术负责人，看起来三十出头，T恤上印着"Skill Issue"——我后来才知道这是个梗。 面试官：你用过Claude C

最近有个朋友，面的是一家AI创业公司的后端开发岗（第一人称亲述）。 前三轮技术面都挺顺利，第四轮是CTO面，我心里有点打鼓——CTO嘛，肯定要问点不一样的。 果然，寒暄了十分钟后，CTO抛出了一个问题： "你平时用GitHub Copilot这类工具吗？怎么控制使用成本的？" 我心里一喜：这个问题，我刚好踩过坑。 我没有直接回答"我用过Copilot" 我先停顿了两秒，整理了一下思路，然后说： "

最近是 2026 年的春招季，前几周密集面了大概快二十个前端。 翻开这批简历，我有一种极其魔幻的感觉：满屏都是 AI，满屏都是算法。 四五年前，大家简历上的高频词还是 精通 Vue3 响应式原理、熟练掌握 Webpack 性能调优。 现在呢？十个候选人里，有九个写着熟练掌握 LLM 接入、深入理解 RAG（检索增强生成）、精通 Prompt 工程、参与过大模型 Agent 平台建设，剩下那个没写

最近是 2026 年的春招季，前几周密集面了大概快二十个前端。 翻开这批简历，我有一种极其魔幻的感觉：满屏都是 AI，满屏都是算法。 四五年前，大家简历上的高频词还是 精通 Vue3 响应式原理、熟练掌握 Webpack 性能调优。 现在呢？十个候选人里，有九个写着熟练掌握 LLM 接入、深入理解 RAG（检索增强生成）、精通 Prompt 工程、参与过大模型 Agent 平台建设，剩下那个没写

话说过年期间晚会上那几个火出圈的机器人，大家看了么？ 看着它们在台上蹦跶的样子，不知道你们咋想，反正我觉得挺诡异得，跟看被电的尸体没啥区别。 但上帝归上帝，诡异归诡异，目前不得不承认的一件事是，整个社会的资金正在疯狂往这个方向流。 不只是机器人，AI 的气氛也已经开始在全社会蔓延。 我一个朋友，今年就活脱脱体验了一把。 元宵一过，老板把他叫去谈话，说公司打算把前端岗位撤掉，准备尝试 用 AI +

最近各大平台网页点开，全是 OpenClaw 怎么提效、怎么用 AI Prompt 写个 TodoList、怎么十分钟上线一个营销页。同质化严重到让人怀疑大家是不是共用了一个脑子。 作为面了不下百号人的老兵，我实话实说：在 2026 年，如果你简历里写熟练使用 AI 提效，对我来说几乎是废话。 现在的行情是，初级和中级前端确实正在被 AI 批量取代，而很多所谓的高级前端，只是学会了怎么更快地拉一坨

腾讯面试的时候，面试官问我：“用过什么 AI 编程工具？”。我说：“Trae。” 空气突然安静了两秒。 我搞不清楚为什么面试官沉默了，当时我还在想：“是不是我回答得不够高级？”。 面试被挂后才意识到：Trae 是字节的，腾讯家的是 CodeBuddy，阿里家的是 Qoder。 段子归段子，面试季要来了，Guide 这里总结了 7 道当下校招和社招技术面试中经常会被问到的一些 AI 编程相关的开放性