从前逛技术社区，热门榜单总被面试相关内容霸屏。对技术创作者而言，这更是公认的流量密码 —— 比起其他主题，围绕面试求职的文章，总能轻松收获可观数据。《Java 八股文精讲》《面试宝典》《大厂通关秘籍》这类批量产出的内容，每篇 UV 都居高不下。
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可短短两三年间，历经几轮行业调整与 AI 大模型浪潮，当年风靡一时的 “面试文章” 竟近乎销声匿迹。这背后，并非偶然，而是技术内容市场供需关系重构的真实写照，更有实打实的数据支撑：
2018 年前后，某技术社区 TOP 创作者中，78% 靠面试文拿下初始流量；但 2020 年起，互联网行业发展降速，企业招聘转向存量优化，面试考察维度也发生结构性变革 —— 求职者被迫从 “题库记忆” 转向 “能力证明”，单纯堆砌知识点的面经文章，彻底失去了市场竞争力。这直接导致面试板块优质内容留存率从 2018 年的 62%，暴跌至 2022 年的 18%。
2023 年之后，AI 浪潮的冲击更让传统面试文雪上加霜。大家纷纷选择 AI 代码生成工具，传统面经既满足不了新人的场景化需求，也匹配不了资深开发者的深度诉求。GitHub 数据显示，2023 年 Q2 标注 “面试” 标签的仓库活跃度同比暴跌 67%，取而代之的是 “AI Agent 设计模式”“Prompt 工程实战” 等主题的爆发式增长。
更有意思的是，当 LeetCode 第 1582 题的标准答案能被 GPT-4 在 3 秒内生成，有创作者另辟蹊径推出《用 ChatGPT 破解面试官思维模式》系列。通过逆向工程大模型的决策逻辑，构建 “面试官心理预测模型”，这类创新内容的互动量直接暴涨 5 倍 —— 求职者早已开始利用大模型，对面试官进行 “降维打击” 了。
这种转变，深刻印证了技术价值载体随行业发展不断重构的过程。就像前些年还被热议的 JSP、前后端分离等概念，如今也已渐渐淡出视野。当行业从野蛮生长转向精耕细作，信息获取从被动搜索转向智能推送，知识验证从经验传承转向工程实证，曾经辉煌的面试文章，终究沦为了数字坟场中的 “化石标本”。
这一变化也给技术创作者敲响了警钟：技术写作必须迎来蜕变。Gartner 预测，到 2026 年，75% 的技术内容将内置智能验证层。那些只会复制粘贴 “所谓知识” 的 “技术裁缝”，终将被时代巨轮碾碎。
当 AI 能自动生成完美答案时，提出更锋利的问题—— 或许才是技术内容创作者的最后堡垒。
