AI-enabled coding 是继 LeetCode 时代之后，硅谷技术面试最大的变化之一。AI coding 面试到底是怎么考的？Interviewer看什么？要怎么准备？这一篇文章，我们来系统讲清楚。

ai coding本质上分成三大类。

第一种，只能用非常弱智的AI。这种情况就需要candidate设计非常详尽的prompt，才能减少AI出错的概率。大量时间会用来debug AI generated code，并且手动修复。与此同时，还需要解释thought process和不同解法的tradeoff。

第二种，可以使用相对正常的AI，而且题量不大。这类面试主要关注的是candidate使用AI的习惯和方法。第一步往往是要求candidate解读existing codebase，然后把问题拆解成若干个步骤，逐步喂给AI。每个步骤都需要解释你是怎么想的，并且分析AI生成的代码的质量，potentially还需要你主动做一些优化。所以特点是题量小，但是流程繁复。

第三种，可以使用相对正常的AI，但是拼题量（往往是自带测试的）。虽然题量多，但是不能一股脑全部交给AI，不然就没有意义了。写prompt之前，需要解释一下你是怎么想的。关于prompt本身，很多interviewer会明确禁止你直接写what，而是要把how也一并写出来，这就直线提升了难度。

这里主要讲讲meta的情况。

一、这场面试是什么？

传统的 Meta Coding 面试通常是一小时两道独立算法题，比如经典的 LRU Cache, Alien Dictionary, Subsequence Counting 等。新的 AI Coding 面试完全不同。它不是让你解算法，而是让你在一个接近真实开发环境的 CoderPad 窗口里，完成一个小型多阶段项目。

你会看到一个代码仓库，通常是几个 Python 文件，还带有 requirements.txt 和数据文件。任务包括阅读代码、修复 bug、添加功能、或根据说明构建模块。整个过程持续 60 分钟，环境内置一个 AI 助手。你可以与它对话、请求代码片段、调试建议，甚至让它生成部分逻辑。但面试的重点不在你能否用 AI 写出答案，而在于你是否能正确引导 AI，理解代码，并产出高质量结果。

虽然形式变化很大，但评估标准其实与传统面试一致，Meta 依旧围绕四个核心维度：

第一，Problem Solving

考官会观察你如何拆解问题、分析依赖、构思方案。面对一个不熟悉的代码库，你是否能迅速理清结构、定位错误，并有条理地推进。

第二，Code Quality

Meta 非常注重代码整洁性与工程可维护性。变量命名、函数划分、复杂度控制、异常处理、文档说明，都会被计入评分。AI 可以帮你写代码，但你必须展示判断力 - 能识别并修正它的错误、优化它的结构。

第三，Verification

测试思维是关键。是否会写单元测试？是否会主动验证边界条件、空输入、极端情况？他们把这看作开发者可靠性意识的体现。

第四，Communication

在这个新面试里，沟通尤为重要。你需要一边写代码、一边讲解思路，比如说：“我打算先fix main的输入检查，再实现cache模块。我会让 AI 帮我生成函数skeleton，然后我来补上逻辑” interviewer要看到你的思考路径，不是安静地看你和 AI 聊天。

整个过程是一个长问题的连续开发任务，而不是两道短题。通常会经历三个阶段：

第一阶段，你要修复一段broken的实现。AI 可能给出部分错误的提示或不完整的修复，这时 interviewer 想看你如何识别问题根源，不是盲信模型。

第二阶段，你需要扩展功能。例如原系统只支持一个用户，你要让它支持多用户；或者原本只能读取文件输入，现在要支持 API 请求。这部分考查你对已有架构的理解与延展能力。

第三阶段，面试官会要求你验证或优化。你可能需要写简单测试、分析复杂度，或优化瓶颈。这体现你能否把临时方案提升为生产级代码。

关于这道题，题目本身是一个简单的卡牌游戏：给定一个已经搭好的 codebase，每轮需要从当前 table 中选择三张点数之和满足要求的牌。Candidate 需要先修复 existing implementation 里的 bug，再实现自己的 strategy，并通过 simulation 和 tests 验证正确性和策略效果。

解题思路上，可以先实现最简单的 greedy baseline，枚举所有三张牌组合并选择合法解；然后建立自动 simulation，用 average score、perfect-game rate 和 runtime 做 evaluation。之后再逐步尝试 one-step look-ahead、backtracking、memoization，甚至 Monte Carlo rollout，并根据 benchmark 决定优化是否真的有效，而不是默认搜索越深越好。

准备 AI Coding 面试的关键，不在于背算法，而在于模拟真实开发。训练时，可以采用两阶段的策略：第一阶段，从零构建。让 AI 帮你生成基础骨架（class、method signature），但主逻辑自己写。第二阶段，过一天后回来扩展，比如加缓存、改接口或换数据结构。这能锻炼你快速理解旧代码并做增量开发的能力。

同时，一定要刻意练习Code Review。你要习惯逐行检查、提炼重构。最后，不要忘记口头表达。AI 编码面试是互动式的，你必须持续让面试官听见你的思考。比如你可以边敲代码边说：“我现在用 AI 生成input parsing部分，等输出格式确定后我会手动加test case。” 这样的叙述让整个过程可观、可信，也体现了你主导问题的能力。