面试官视角聊聊：如何通过AI coding面试？附焚决
作为天天和算法、研发撕需求的AI产品经理，我虽然不是程序员，但我可能是全公司用AI写代码频率最高的人之一——写SQL取数、写Python脚本处理数据、写伪代码跟研发对齐思路、甚至写简单的自动化工具给自己提效。
今天不聊面试题，聊聊我怎么让AI给我写出能跑的代码。
一、先说结论：我用AI写代码的频率有多高？
每天。
作为PM，我日常需要：
- 从Hive里取数分析（写SQL）
- 处理Excel搞不定的数据（写Python脚本）
- 快速验证一个想法是否可行（写Demo级别的代码）
- 甚至写一些自动化脚本，让自己少加班
以前这些事得排队等研发哥哥有空，现在？AI就是我的7x24小时专属程序员。 虽然它写的代码不一定完美，但把“不可能”变成“可能”，把“一周后”变成“10分钟”，这就够了。
二、怎么让AI写出优秀可运行的代码？我的四步“调教法”
很多人觉得AI写代码就是“把需求扔进去，复制粘贴跑一下”。错了。AI不是搜索引擎，它是个刚入行的实习生——你需要给指令、给反馈、让它迭代。
第一步：把需求说人话，但要说清楚
错误示范：“写个爬虫”
正确示范：“写一个Python脚本，用requests和BeautifulSoup，爬取这个网页（附链接）里的所有新闻标题和发布时间，保存成CSV文件。需要处理反爬，加随机User-Agent和延时。”
核心逻辑：告诉AI用什么工具、干什么、输出什么、注意什么坑。你交代得越清楚，它一次写对的概率越高。
第二步：让AI先给思路，再给代码
遇到复杂问题，别直接要代码。先问：
“我想实现一个功能：每周一自动从飞书文档导出数据，处理后通过邮件发送报表。你觉得有哪几种实现方案？各有什么优缺点？”
AI会给你几个选项，你选一个，再让它细化。这样你心里有底，不会被它带沟里。
第三步：代码跑不通？把报错喂给它
代码报错了怎么办？直接把红色的报错信息复制粘贴给AI，加上一句：
“运行报这个错，怎么改？”
AI会根据报错分析原因，给出修正后的代码。有时候一次不行，就多喂几次报错，它会自己迭代。
第四步：让它优化，别满足于“能跑”
代码能跑了，但跑得慢？让它优化：
“这个脚本处理10万行数据要5分钟，太慢了。怎么优化性能？能不能用多线程？或者有没有更高效的库？”
AI会给你优化建议，甚至重写一版。你学到的不仅是代码，还有思路。
三、AI写代码的四个坑，我给大家梳理出来了
坑1：AI会“一本正经地胡说八道”
它可能引用一个不存在的库，或者编一个不存在的API。怎么办？信一半，查一半。关键逻辑自己得看懂，不懂就问它“这行代码是什么意思”，让它解释给你听。
坑2：环境问题它看不见
AI不知道你电脑里装了什么库、什么版本。遇到“ModuleNotFoundError”，把报错喂给它，它会告诉你怎么装。
坑3：安全风险它不懂
千万别把密码、密钥直接发给AI！也小心它写的代码有没有安全漏洞（比如SQL注入）。敏感操作，自己review一遍。
坑4：它没有业务上下文
AI不知道你的数据长什么样、业务逻辑是什么。你需要给样本数据、给边界条件：
“注意：日期字段可能为空，价格可能有小数点，处理时要兼容这些情况。”
四、产品经理学AI写代码，到底学什么？
我不是在鼓励每个PM都转行写代码。我想说的是：AI时代，产品经理的“技术理解力”有了新的定义。
以前，懂技术是能看懂研发在说什么。
现在，懂技术是能用AI把想法变成原型，用数据验证假设，用脚本给自己提效。
你不用成为编程专家，但你可以成为最懂怎么指挥AI干活的人。
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