靠AI上岸字节的同学,被开了......

读研三年 VS 工作三年，哪个选择性价比更高？

5月21日（今天）晚7点泥鳅老师跟大家直播聊聊

感兴趣的同学点击上方卡片预约直播！

某社区网站，有网友分享：靠AI作弊上岸字节的同学，被开了。

网友的同学L拿到字节SP级后端开发的offer，这件事本是好消息，但在同学间传开后，让人有些唏嘘：L同学平时课堂沉默、小组作业敷衍，刷题记录寥寥无几，却一路通过了多轮面试，去年秋招竟拿到了字节后端岗位的 offer。

而网友自己勤勤恳恳准备了八个月，做项目、背八股文、大量刷题，也投了字节的校招岗位，但并没有拿到面试机会。对比下来，网友可能陷入过自我怀疑，也有过心态失衡。

入职字节两周后，这位同学便暴露了短板：代码编写进度迟缓，一个简单 bug 调试了一下午；部门新人分享会上，他全程照稿念，被问及 “项目中为何选用 Redis 而非 Memcached” 时，足足卡顿 30 秒才说 “回去确认”。

后续 HR 调取面试录像，发现他二三面时频繁偷瞄屏幕外，疑似借助双机位 AI 答题作弊。

其实，这件事激发大家思考3个问题：

1 AI时代，是不是程序员的入行门槛变得更低？更容易被取代了？

2 如何用好AI这个工具，助力自己顺利入行拿到高薪offer？

3 AI时代，程序员入行的核心门槛变了吗？核心竞争力究竟是什么？

小编今天就针对这3个问题展开来聊聊：

1 AI时代，是不是程序员的入行门槛变得更低？更容易被取代了？

从以上帖子事件本身来说，答案好像是肯定的。

从表面看，AI 似乎让 “通过面试，拿到offer” 变得更容易。因为它可以代写简历、生成面试话术，甚至实时检索答案，在你面试时成为你的隐形代言人，为你回答面试问题 —— 像这位同学一样，借助 AI “包装” 出专业形象，确实能短暂蒙混过关。

但真正的 “入行门槛” 并非 “通过面试”，而是 “胜任工作”。

AI 能帮人骗过面试官，却无法替代实际工作中的代码编写、bug 调试与技术决策。L同学入职后的窘境，恰恰印证了这一点：AI 只帮他迈过了 “面试关”，却填补不了真实能力的空缺 —— 门槛看似降低，不过是将 “露馅” 的时间推迟了而已。

因此，被AI取代的往往都是自身实力不足的程序员。

2 如何用好AI这个工具，助力自己顺利入行拿到高薪offer？

首先，有个大前提：自己一定要有实力，才能有效地借助AI工具。因为 AI 不是 “作弊工具”，而是 “效率放大器”。

用对方法才能帮自己站稳脚跟：

用 AI 补思路，而非抄答案：
刷算法题时，让 AI 拆解 “这道动态规划题的推导逻辑是什么”，而非直接复制代码；做项目时，让 AI 分析 “这个场景选 Redis 的原因”，倒逼自己理解技术选型的底层逻辑。
用 AI 省时间，而非省力气：
让 AI 帮写基础代码模板、整理面试题框架，把省出的时间用来实操项目、啃透底层原理 —— 这位同学的问题，正是把 AI 省出的时间用来 “划水”，而非补能力短板。
用 AI 做模拟面试，而非背话术：
让 AI 扮演面试官，针对简历项目提问 “你的项目里 Redis 的缓存策略是怎样的”，用追问暴露自己的知识漏洞，而非只记标准答案。

3 AI时代，程序员入行的核心门槛变了吗？核心竞争力究竟是什么？

答案是 “没变”—— 技术基础、实战经验、独立思考，仍是入职后能站稳的核心。

技术基础是底线：AI 能写代码，但你得懂变量、内存管理这些底层逻辑，否则连 AI 生成的代码错误都无法识别。这位L同学答不出 Redis 与 Memcached 的区别，本质是基础不牢。

实战项目要 “落地”：简历上的项目不是 “写出来的”，而是 “做出来的”—— 这位同学的项目仅停留在 “参与” 层面，入职后连简单 bug 都处理不了，正是缺乏真实实操经验。

独立思考是关键：面试中的算法题、工作中的技术选型，需要的是 “分析问题、推导方案” 的能力。AI 能给答案，却给不了 “思考过程”，这也是这位同学露馅的核心原因：只会念稿，不会临场决策。

无论你是求职四处碰壁的应届生，还是被裁后换工作求职拿不到理想offer，都建议大家回归到本质上的提升：技术基础、实战项目，要学到“知其然，知其所以然”的程度。

王道除了有计算机考研课程，还有程序员就业课程，如果有就业需求的同学，可以先关注【王道程序员】公众号：

在【王道程序员】这里，王道分享了许多程序员行业最新动态，在经济形势不太好的境遇下，程序员还有哪些发展机会，有哪些红利风口能稳稳抓住等等。

作为应届生，没有实际参与过任何实战项目，可以先找实习。如果找实习不容易，可以先自己尝试做开源项目。小编给大家整理了一些开源项目：