今天,大四的小师妹一脸娇嗔地跟我吐槽:“师兄,你说面试官是不是走错片场了?我是面前端岗,结果他全程都在问 AI,搞得我背了一周的前端小抄全没用上!气死我了😡”
我“嘿嘿”一笑,敲了敲她的脑袋:“谁让你面试前不来找我取经,招聘风向早就变了,你还抱着老黄历呢。”
从2026年1月底一直火到现在的“小龙虾”OpenClaw,到不断进化的CodeX、Claude,再到各家争相推出的商用辅助编程工具——Cursor、Copilot、Code Buddy、Lingma、Trae……科技圈掀起了一股“AI取代程序员”的巨浪。
作为一个面试过1000+人、长期混迹科技公司前后端面试一线的老兵,我想说:AI到底能不能取代程序员,我不知道;但我很清楚,现在面试如果你不懂点AI,面试官100%会把你归入“跟不上时代”的那一类。
根据我近期的面试经历,以及和各个大厂朋友交流的心得,我给大家整理了一份“AI相关面经”,希望能帮你在面试中加分。
一、现在面试官到底在考什么?
很多人以为 AI 面试会问:
- Transformer 原理
- Attention 公式
- 大模型训练细节
错了。90% 公司根本不考这些。除非你面的是纯算法岗
大部分研发岗面试官更关心三件事:
1️⃣ 你会不会用 AI 提效
典型问题:
- 你平时怎么用 AI 写代码?
- 你会不会用 AI 写测试用例?
- 你有没有用 AI 做过项目重构?
2️⃣ 你知不知道 AI 的边界
AI 很强,但也很“蠢”:
- 会一本正经胡说八道(幻觉)
- 会漏信息(注意力机制限制)
- 不理解业务上下文
典型问题:
- AI 生成的代码你怎么保证正确?
- AI 写错了你怎么 debug?
- 什么场景你不会用 AI?
3️⃣ 你有没有 AI 思维
典型问题:
- 如果让你设计一个 AI 提效方案,你怎么做?
- 你怎么把 AI 接入你的工作流?
- 你会不会写高质量 Prompt?
二、前端 / 后端常见 AI 面试题(高频)
下面这些,是我最近面试中真实高频问题👇
🟢 前端方向
1. AI 如何帮助前端开发?
可以从这几个角度答:
- 自动生成组件(React/Vue)
- 自动补全 UI 逻辑
- 根据设计稿生成代码
- 自动写单测(Jest)
👉 加分点:说出你用过的工具 + 实际效果
2. AI 能不能直接生成页面?
标准答案:
- 可以生成“基础页面”
- 但复杂交互、状态管理仍需人工
👉 核心观点:
AI 提高下限,人类决定上限
3. 如何用 AI 优化前端性能?
思路:
- 让 AI 分析 bundle
- 找出大依赖
- 优化加载策略(懒加载、分包)
4. AI 生成代码不规范怎么办?
回答框架:
- 设定 Prompt 规范(eslint + 代码风格)
- 二次 review
- 自动化 lint + test
🔵 后端方向
1. 你怎么用 AI 写接口?
示例流程:
- 输入 PRD
- AI 生成接口定义
- 生成 CRUD 代码
- 自动生成测试用例
👉 面试官想听的是:完整链路
2. AI 能不能写复杂系统?
标准回答:
- 能写模块
- 不能设计系统
👉 一句话:
AI 擅长“实现”,不擅长“架构”
3. 如何用 AI 做代码 Review?
可以说:
- 检查空指针
- 检查边界条件
- 检查异常处理
- 检查日志规范
4. 如何降低 AI 生成代码的风险?
关键点:
- 单元测试
- 小步提交
- 人工 review
- 灰度发布
5. 你怎么看 AI Agent?
这是今年必问题:
👉 标准答案:
Agent = 能感知 + 能决策 + 能执行的 AI
举例:
-
OpenClaw 会:
- 写代码
- 执行命令
- 提交代码
👉 本质区别:
| 类型 | 能力 |
|---|---|
| Assistant | 只会“说” |
| Agent | 会“做” |
三、最加分的一类回答(很多人忽略)
👉 讲真实案例
比如:
- 我用 AI 把一个接口开发从 2 天缩短到 2 小时
- 用 AI 自动生成 80% 单测
- 用 AI 重构旧项目
面试官最爱听的不是理论,而是:
“你到底用 AI 做成过什么”
四、给求职者的3条建议(非常重要)
1️⃣ 每天必须用 AI 写代码
不用 AI,就像:
👉 2020 年还不用 Git
2️⃣ 学会写 Prompt(核心能力)
一个好 Prompt 的四大要素:
- 背景
- 输入
- 输出格式
- 约束条件
3️⃣ 建立自己的 AI 工作流
比如:
- PRD → AI → 初版代码
- 代码 → AI → 单测
- 代码 → AI → review
👉 这才是未来工程师的竞争力
五、结尾:送你一句最现实的话
未来淘汰你的,不是 AI,而是会用 AI 的人。
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