“我靠，刚才面阿里某部门，项目聊得很好，手撕没撕出来，挂了。”前两天听朋友这样吐槽时，我正处在一种类似的焦虑中：发现自己越来越依赖各种 Coding Agent，开始担心代码能力会退化。朋友的情况在面试中很典型，但有点特殊。很多人觉得刷算法题对实际工作帮助不大，但在目前某些厂的考核体系下，这依然是刚需，要面试只能去刷题，没办法。我想聊的是更本质的问题：在解决实际问题的场景中，我们该如何平衡 AI 工具与自己的代码能力？“代码能力”本身其实有点难定义，不仅是熟悉语言特性或数据结构，更重要的是能把一个实际问题转化成解决它的脚本。现在 Agent 用多了，最直观的感受是：坐在 IDE 面前，不知道该干什么。其实这不是coding能力退化了，是根本没定义清楚自己要解决什么问题，以及用什么方式去解决。手搓代码这件事，早些年大家也是靠CV解决问题，并不是每一行都自己敲。但现在的趋势是很多 Agent 会隐藏内部工作细节，只在特定时刻让你检查进度。这种做法能减少信息干扰，但也极大地依赖模型能力。如果模型本身能力不够，它可能会在后台陷入反复调用一个工具的死循环，没有任何结果，token一直在跑，而你甚至不知道。即便模型能力足够，agents也把规划、调试和审查的过程藏了起来，只留下一个“working”的状态，时间一长，导致我们再次面对代码时会产生一点抗拒感。关于对代码的掌握度，Anthropic 曾做过一项研究，调研了不同模式下开发者对代码的掌握程度：全部交给Agent：最快，但对代码的掌握度为0；纯手搓组： 对代码掌握程度最高，但速度最慢；人机协作组（生成后解释）： 模型不仅输出代码，也输出理由。这一组的得分往往也较高，对代码的掌握也更平衡。话又说回来，现在有一种观点认为，大模型已经发展到不需要我们去关注代码细节了，人只需要有“产品思维”，从业务和需求角度给 AI 分任务就行。但我个人认为，鉴于大模型是有幻觉的，我们对编程语言的常用库和特性依然要有基本的认知，因为你的追问也许可以发现大模型错误的认知，从而在早期避免错误的设计。否则，在后续的调试阶段，你可能要花费比别人多得多的沟通成本和 Token。所以，即便有工具辅助，依然要对代码有一定了解。比如它设计了哪些数据结构，用了什么框架，为什么要这样实现。当 Agent 调试成功后，我们可以多问它几个问题：刚才是哪里错了？你怎么知道的？这个命令具体是什么意思？......这种让大模型进行自我解释的过程，能有效增加你对代码维护的了解程度。

晚上不到六点面完的，还有面试链接。😦

1.上段实习拷打2.如何将不同来源的工具统一封装为LLM可调用的形式3.MCP和普通的HTTP有什么区别，能否复用老接口4.go中make和new有什么区别5.协程的特点6.Chanel、map是否是并发安全的7.map插入的时间复杂度8.给你一个函数源码，如何判断它是否是并发安全的9.聊聊对orm框架的理解，用过什么orm框架10.用过什么go框架，讲讲gin11.用过什么Linux命令，find/top是什么12.如何查看cpu、内存、线程等资源的占用13.用过什么性能监测框架14.给你一个嵌套很深的文件夹，怎么实现传输到另一台计算机，如何优化性能------无手撕，面试官说只有两面，回去讨论下没问题就发HR面------后续挂

工作职责 1、参与大型项目海量内容的工业化生产工具开发；2、参与设计和实现工具来支撑游戏内容的不同模块，如战斗、关卡、剧情演出、任务等；3、参与设计与开发工具提高游戏中各个环节的效率；4、掌握如何维护和提升现有工具的稳定性、易用性与人机功效，辨别对应内容制作管线中存在的效率和质量问题，主动寻找和提供改进方案。任职要求1、本科及以上学历，计算机或相关专业，2027届及之后毕业的在校同学；2、至少了解一门C系语言，至少精通一门面向对象的编程语言，并深入了解其思想、原理和底层细节；3、专业课程基础扎实，在程序语言、编译原理、数据结构、算法、计算机组成、计算机网络等课程、数据库等方向上有过系统的学习；4、善于分析和沟通，逻辑清晰，有强烈的求知欲和优秀的学习能力；5、实习时长不低于3个月，每周出勤至少4天（论文等学校特殊情况可灵活沟通）。加分项1、有实际游戏项目的开发经历或实习经历；2、接触学习过游戏开发引擎（比如Unity、虚幻引擎）；3、有 AIGC、代码大模型提效、AI 自动化、AI Agent 等相关AI应用经验者优先；4、可尽快到岗、全勤实习三个月以上的同学优先。面向对象2027届及之后毕业的在校生投递链接https://jobs.mihoyo.com/?sharePageId=121176&recommendationCode=052BT&isRecommendation=true#/campus/position/7672