面试级 AI Coding 题（共 8 题）
第一题：Prompt 设计能力（初级必考）
题目
你要让 AI 生成一个 Android 登录页面。
要求：
- 使用 Kotlin
- MVVM 架构
- 使用 ViewBinding
- 输入框校验手机号和密码
- 登录按钮点击后模拟网络请求
请写出你的 Prompt，并说明如何避免 AI 输出低质量代码。
参考答案
Prompt 示例
请生成一个 Android 登录页面，要求如下：
1. 使用 Kotlin
2. 架构采用 MVVM
3. 使用 ViewBinding
4. 包含手机号输入框、密码输入框、登录按钮
5. 手机号格式校验
6. 密码长度至少6位
7. 点击登录按钮后，使用协程模拟2秒网络请求
8. 返回成功结果并更新UI
9. 代码需包含：
- Activity
- ViewModel
- Repository
- Layout XML
10. 输出完整可运行代码，不要省略实现
如何避免低质量输出
- 明确技术栈
- 明确输出文件范围
- 指定“不允许伪代码”
- 要求完整实现链路
- 限制架构模式
第二题：AI Debug 能力（中级）
题目
你遇到如下错误：
java.lang.NoClassDefFoundError: Failed resolution of: Lcom/example/xxx;
请说明：
- 可能原因
- 如何借助 AI 快速排查
- 如何验证 AI 给出的答案是否可靠
参考答案
可能原因
- 混淆误删类
- 依赖版本冲突
- 多 dex 未正确配置
- 动态加载失败
- 某模块未被打包
AI 排查 Prompt
请分析以下 Android 崩溃日志：
[粘贴日志]
请从：
1. 混淆
2. 依赖冲突
3. 打包配置
4. 多 dex
四个角度排查，并给出验证步骤。
验证可靠性
- 检查建议是否可复现
- 对照 Gradle 配置
- 用 stacktrace 定位真实类路径
- 不盲信 AI，必须交叉验证
第三题：AI + 代码重构（高频）
题目
以下代码存在问题，请说明如何借助 AI 重构：
if (type == 1) {
if (status == 0) {
doA()
} else {
doB()
}
} else if (type == 2) {
doC()
}
要求：
- 提升可维护性
- 使用 Kotlin 风格优化
参考答案
AI 重构目标
- 替换魔法值
- 引入 sealed class
- 降低嵌套层级
重构结果
sealed class ActionType {
object TypeA : ActionType()
object TypeB : ActionType()
}
fun handleAction(type: ActionType, status: Int) {
when (type) {
is ActionType.TypeA ->
if (status == 0) doA() else doB()
is ActionType.TypeB ->
doC()
}
}
面试亮点
重点不是 AI 写了啥，而是你知道为什么这样更好。
第四题：AI Agent 思维（高级）
题目
设计一个“自动修复 Android Crash”的 AI 系统。
输入：Crash 日志
输出：修复建议 + Patch
请描述整体架构。
参考答案
架构设计
日志输入层
↓
异常解析器
↓
向量检索（历史问题库）
↓
LLM 推理层
↓
Patch 生成器
↓
人工确认
核心能力
- Crash 分类
- 相似案例召回
- 根因分析
- 代码 diff 输出
风险控制
- Patch 必须人工审核
- 仅建议，不自动 merge
- 引入测试验证
第五题：AI 工程化能力（重点）
题目
如何让 AI 生成的代码更符合团队规范？
参考答案
方法
1. 提供团队代码模板
例如：
- 命名规范
- 包结构
- 注释风格
2. 建立 Prompt Library
不同任务对应不同模板：
- UI 生成模板
- Bug 修复模板
- 测试代码模板
3. 引入静态检查
AI 输出后自动执行：
- ktlint
- detekt
- 单元测试
第六题：AI 业务落地题（产品向）
题目
如果让你给浏览器 App 加一个 AI 功能，你会做什么？
参考答案
功能方案：网页智能摘要
用户价值
- 长文快速阅读
- 自动提取重点
- 节省时间
技术实现
网页正文提取
↓
文本清洗
↓
LLM 摘要生成
↓
本地缓存
优化点
- 分段摘要
- 多语言支持
- 离线 fallback
第七题：AI 编码伦理题（常见）
题目
如果 AI 生成了错误代码并导致线上事故，责任在谁？
参考答案
责任仍在工程师和流程。
AI 是工具，不是责任主体。
正确认知
- AI 负责建议
- 工程师负责判断
- 团队负责流程设计
应对策略
- 代码 review
- 自动测试
- 灰度发布
第八题：开放题（最拉差距）
题目
未来 3 年，AI Coding 会如何改变软件工程师的工作方式？
参考答案
趋势
1. 编码时间下降
更多时间用于设计与验证
2. 工程师角色升级
从“写代码的人”变成“定义规则的人”
3. AI 成为基础设施
像 IDE 一样普及
核心竞争力转移
从语法熟练度 → 系统思维 + 架构能力
面试官真正想听什么？
不是你会不会用 AI。
而是你是否知道：
AI 能做什么、不能做什么、如何接入工程体系。
最后给你一句面试级回答模板
AI 提升的是编码效率，但决定质量的仍然是工程能力。
真正的价值不是让 AI 写代码，而是构建一套让 AI 稳定产出高质量代码的流程。
如果你想，我下一套可以给你出：
- Android + AI 实战面试题
- 大厂级 AI 工程师题库
- 让你薪资翻倍的 AI 架构题
