掌握AI能力开始成为求职大厂的必备技能

投财务、法务、人力岗位也要coding？

反正Anker已经这么干了，那些喊着“全面拥抱”AI的大厂不得赶紧跟上？不然怎么敢说自己all in AI的（说的就是你H泰）

Meta已经把AI coding作为筛人环节了，国内大厂目前看还是供参考，但保不齐也快。

那么没有技术基础和开发经验的同学，校招或者社招跳槽时该怎么办？

从小某书平台上采集了823条帖子，帖子主题都是围绕着2026年正在发生的一个变化：

AI coding不仅重新改变了很多岗位的工作模式，还正在重塑招聘面试

关于AI Coding面试的讨论从2025年底开始，2026年春招进入爆发期：

有人说面试大厂技术岗，不用手撕代码或写leetcode题了，“AI coding用得怎么样”成了新的技术面问题

有人收到AI coding测评邀请一脸懵逼，我不是投的产品经理岗位吗？

更有不管投什么岗位，都先来一遍“飞行员测试”的某消费电子厂，不知道的以为跨业经营了，虽然他们的产品和飞行的话题确实上过热搜。

当然也有技术大神觉得AI coding测试降低了笔面试难度，比当面手撕代码简单多了

当然大洋彼岸的朋友也告诉我们，这在漂亮国早已成为岗位招聘筛人的重要环节

不精确统计，目前已引入AI coding测试的公司代表有：

Meta（美国）

AI coding测试目前最成熟，已经正式作为独立的一个招聘轮次：

Onsite 第4轮， OA → BQ → Coding → System Design → AI Coding

测试名称：AI-Enabled Coding（简称 AI coding轮）

题目形式：给定真实业务场景代码库（5–6个文件），任务包括修 bug、实现新函数、性能优化，以好友推荐系统（Friend Recommendation）为典型题目背景

考查重点：读懂已有代码的能力+AI协作调试能力+技术沟通（Big O、drive run）+对AI幻觉的识别能力。

蚂蚁集团

AI coding测试主要面向技术岗，与常规笔试并行，二选一

测试名称：AI Coding笔试（时长约2h）

题目形式：给一个 README 文件说明需要完成的任务，结合 AI 工具完成场景题（偏向实战业务代码场景）

考查重点：Prompt 工程能力 + 对 AI 生成代码的掌控力（避免陷入死循环）

淘天集团（阿里）

AI Coding测试主要还是针对算法岗，嵌入面试结构：自我介绍-大模型知识-项目深挖-AI coding笔试（30min）-反问

题目形式：设计题，与 AI 协作完成技术方案（而非手写代码），面试官表示「过程比结果更重要」

考查重点：AI 协作思路（开多会话并行处理各模块）+ 技术方案设计能力

安克创新

据说这是国内最大胆、把AI coding测评（他们叫AI飞行员试炼）作为核心笔试环节，全岗位通用的公司。

测试名称：AI飞行员试炼（Pilot Challenge），作为笔试测评三段式中最核心、也是最花时间的一段（3个小时）

题目形式：真实业务场景：用 AI Agent 对话完成策划案 + 制作 2 个数据看板网页，考察 Prompt 工程 + 业务理解 + 基础前端展示意识。

特点：零编程门槛，非技术岗也可参与；官方配备 AI 工作环境；有30min练习时间。是王牌飞行员还是“亡牌”飞行员就看你能不能当好AI的老板了。

腾讯/字节/百度/快手

面向前端/后段/产品岗，目前AI coding还处于面试问询和展示环节，尚未设立独立轮次。

考查形式：主要以口头问答为主（你平时怎么用 AI？用过哪些工具？有无实际项目？），配合现场展示。

虽然2026年春招中，招聘环节中引入AI coding的公司数量有限，但经过多方求证和社交平台舆论分析，有几个确定性的变化：

1. 对非技术岗考查AI的运用能力，能否利用AI解决实际业务问题（这点也和非技术岗的在职牛马纷纷被鼓励消耗token不谋而合）

2.考的不是会用AI，而是掌控AI。因为面试官尤其关注候选人能否识别AI幻觉、能否审查AI生成代码、能否在AI给出错误方向时自主纠偏。直接复制粘贴AI代码不经过验证是大忌。一定程度上对求职者的判断能力提出了更大的考验。

3.AI coding从可选变为正式。2026年春招国内公司正在从面试过程中口头询问转向正式考察候选人的AI coding能力。

今年社招跳槽，以及下半年的秋招中，AI coding可能出现在越来越多科技型企业的招聘环节中，有意进入科技行业的朋友可以早做准备：

Prompt 工程：练习给 AI 赋予角色 + 拆解任务 + 规定输出格式；学会「让 AI 先列计划再执行」；不要一次要求AI写100行。
AI 幻觉识别：训练快速阅读 AI 生成代码并判断逻辑正确性；关注数据类型、函数签名、边界条件。
真实项目积累：做过实际 AI Coding 项目（不只是"用过Coze或Cursor"），能讲清楚流程、踩过的坑、最终结果。
技术沟通习惯：训练边思考边说出来，实时同步思路给面试官，不要长时间沉默。

我们在对AI持有积极态度的同时，也要始终相信：

不是用AI替代人，是要筛选出会用AI的人。

商业社会中，人的主体性也许会受到AI的挑战，但永远不会妥协。

为了帮助没有技术基础、想进入科技行业的朋友更快适应人同AI协作解决实际业务需求的工作模式，不单单停留在工具使用/做个玩具、而是能做商业交付，我们团队开发了一个AI训练平台如下：

通过真实职场模拟任务，通过苏格拉底式提问引导你思考，在平台里解决一个个接近真实的业务需求，磨练驾驭AI的能力。

平台内置了多个训练任务，从大厂获取真实的业务需求、测评/面试真题，陆续上架平台，供用户阶段性练习。

仿真训练界面，尽可能还原测评环境。

同时用户同AI交互的过程会被记录下来，训练数据科学化分析，绘制用户专属的个人能力面板，对自己能力各象限了如指掌。