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面试速答（先看这里）

**一句话结论：**今年的校招，很多公司都引入了vibe coding的环节，主要形式就是给你一个AI IDE，然后给你一个题目，让你在规定时间内，使用这个IDE完整对应的题目。

60秒标准回答：

今年的校招，很多公司都引入了vibe coding的环节，主要形式就是给你一个AI IDE，然后给你一个题目，让你在规定时间内，使用这个IDE完整对应的题目。是一个比较新颖的形式

很多人会比较懵逼，这个到底要考察什么？其实，这个题目并不是想让你能把题目完全回答对，结果并不重要，更多的看得是过程。主要考察以下几个特质

1、 问题分解与架构思维

**答题顺序：**结论 → 原理/机制 → 关键流程 → 场景与取舍 → 易错点

回答主线：

  • **可能的正确步骤？：**这个vibe coding的题目，不是考察你的编码，而是考察你的思考和指挥能力！
  • **理解问题与规划架构：**明确目标：首先， 向面试官确认需求，明确用户是谁、核心痛点是什么、成功的标准是什么。
  • **与 AI 协作实现：**分步指令：根据你上一步的规划（设计文档）， 分步骤的 向 AI 下达清晰、具体的指令。

**记忆锚点：**coding → vibe → Prompt → IDE → 生成数据库模型 → RESTful

关键取舍：

  • 代码审查与批判性评估 AI 生成的代码很可能包含 Bug、性能瓶颈甚至安全隐患。
  • 例如：“我现在让 AI 生成一个 API 接口，我选择 RESTful 风格是因为……”或者“AI 刚才给出的方案有个潜在的性能问题，我让它修改为……” 3、调试、优化与总结 系统性调试 ：如果代码运行出错，不要慌张。
  • 你的选择背后有哪些权衡的考虑？

易错提醒：

  • 所以，遇到这种问题的时候，第一个要考察的就是你在动手之前，你能不能将一个模糊的命题，拆解成清晰、可执行的具体步骤？
  • 与 AI 的高效协作 问题拆解之后，就考察的是如何与AI协作了，就是你能不能更好的使用AI。

加分表达：

  • 主要考察以下几个特质： 1、 问题分解与架构思维 这些vibe coding的题目，一般都不会给的特别详细，因为如果太详细，你可能直接把题目复制下来给AI托管就干完了，而如果你真的是这么做的，那基本上就挂了。
  • 它考察你如何引导 AI，在代码生成、调试、修改与优化的多轮对话中，持续推动项目前进，直至交付最终结果。
  • 面试官会观察你是否有意识来识别这些问题，其次就是你能够快速定位 AI 代码中的问题，并提出切实可行的优化方案。

追问准备：

  • 很多人会比较懵逼，这个到底要考察什么？
  • 所以，遇到这种问题的时候，第一个要考察的就是你在动手之前，你能不能将一个模糊的命题，拆解成清晰、可执行的具体步骤？
  • 你是否具备架构思维，知道需要构建哪些模块，以及它们之间如何连接？
  • 为什么选择这种技术方案而不是另一种？

今年的校招，很多公司都引入了vibe coding的环节，主要形式就是给你一个AI IDE，然后给你一个题目，让你在规定时间内，使用这个IDE完整对应的题目。是一个比较新颖的形式。

很多人会比较懵逼，这个到底要考察什么？其实，这个题目并不是想让你能把题目完全回答对，结果并不重要，更多的看得是过程。主要考察以下几个特质：

考察什么？ ​

**1、**问题分解与架构思维

这些vibe coding的题目，一般都不会给的特别详细，因为如果太详细，你可能直接把题目复制下来给AI托管就干完了，而如果你真的是这么做的，那基本上就挂了。。。

所以，遇到这种问题的时候，第一个要考察的就是你在动手之前，你能不能将一个模糊的命题，拆解成清晰、可执行的具体步骤？

你是否具备架构思维，知道需要构建哪些模块，以及它们之间如何连接？这考察的是你的顶层设计和规划能力。

与 AI 的高效协作

问题拆解之后，就考察的是如何与AI协作了，就是你能不能更好的使用AI。

一方面是提示词，你能不能编写出合适的提示词来，这考察的就是一些提示词工程的功底了，比如角色设定、任务说明等。

并且呢，这不仅仅是写提示词（Prompt）。它考察你如何引导 AI，在代码生成、调试、修改与优化的多轮对话中，持续推动项目前进，直至交付最终结果。这高度还原了当下程序员的真实工作方式。

代码审查与批判性评估

AI 生成的代码很可能包含 Bug、性能瓶颈甚至安全隐患。

面试官会观察你是否有意识来识别这些问题，其次就是你能够快速定位 AI 代码中的问题，并提出切实可行的优化方案。这直接反映了你的工程素养和项目治理能力。

决策与权衡能力

为什么选择这种技术方案而不是另一种？你的选择背后有哪些权衡的考虑？一个优秀的候选人能够清晰地解释自己的设计决策，而不是简单地接受 AI 的默认输出。

系统性调试能力

当 AI 生成的代码运行结果不符合预期时，你是会盲目地向 AI 求助，还是能形成自己的假设，进行系统性、有逻辑的调试？能否清晰地描述“预期行为”与“实际行为”的差距，并逐步缩小范围找到根本原因？

可能的正确步骤？ ​

记住！这个vibe coding的题目，不是考察你的编码，而是考察你的思考和指挥能力！！！

那么，如果你按照下面的步骤来做的话，基本不会有太大的问题：

1、理解问题与规划架构 ​

  • 明确目标：首先，**向面试官确认需求，明确用户是谁、核心痛点是什么、成功的标准是什么。**多问几个澄清性问题，这能体现你的思考深度。
  • 问题分解：在明确了需求之后，可以让AI帮你做一下问题拆解。包括都需要做什么，用什么技术栈，采用什么架构等。（可以让AI先帮你生成一个设计文档）

2、与 AI 协作实现 ​

  • 分步指令：根据你上一步的规划（设计文档），分步骤的向 AI 下达清晰、具体的指令。**不要试图用一个超长的 Prompt 解决所有问题。**例如，先让 AI 生成数据库模型代码。

  • 实时审查：AI 每生成一段代码，你都要快速阅读和理解。问自己：这段代码的逻辑对吗？有没有明显的问题？是否符合我的架构设计？

  • 解释决策：在实现过程中，主动向面试官解释你的操作。例如：“我现在让 AI 生成一个 API 接口，我选择 RESTful 风格是因为……”或者“AI 刚才给出的方案有个潜在的性能问题，我让它修改为……”

3、调试、优化与总结 ​

  • 系统性调试：如果代码运行出错，不要慌张。向面试官展示你的调试思路：“根据这个报错信息，我猜测问题可能出在 X 模块，我准备先检查一下 Y 变量。”然后，再借助 AI 来验证你的猜想或寻找解决方案。

  • 主动优化：在功能基本实现后，可以主动提出优化点。例如：“目前这个实现是可行的，但考虑到未来的扩展性，我们可以用 Z 模式来重构这部分逻辑。”

这一步，也可以借助AI，在你的ai coding工具中，再开一个窗口，让AI作为一个审查者角色，来帮你分析是否有优化空间。

  • 总结回顾：最后，花几分钟时间总结你的解决方案。回顾整个架构，说明各个部分是如何协同工作的，并坦诚地指出当前方案可能存在的局限性和未来的改进方向。

4、完善文档 ​

最后，如果还有时间，除了交付代码之后，还可以让AI帮你生成一些文档，比如README文档、架构设计文档、使用文档等。

如果还有额外时间，则可以再把原始需求和你的代码给到AI（新开一个窗口），让他帮你分析是否有优化空间，以及可行的方案，如果可以的话，让AI多给你几个，然后你从中选择一些方案，让AI帮你写一个下一步需要优化的方向的TODO文档。