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宋国卿

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作者在不同技术圈子中的观点与讨论

1

# 求职与面试2026-09-19

你如何判断什么时候该用 AI、什么时候不该用？

看两件事：风险和确定性。风险低、规则明确、产出可验证的（样板代码、脚本、正则、单测）——放心用 AI 提效；风险高、逻辑复杂、涉及核心业务和钱的、需要长期维护的——自己主导设计，AI 只做辅助。核心原则：越是'错了代价大'的地方，越要自己掌控，AI 可以当助手，不能当决策者。

2

# 求职与面试2026-09-19

AI 写的代码，你一定会重点审查哪几处？

五处必看：①安全——有没有 SQL 注入、越权、敏感信息硬编码、权限校验缺失；②边界与异常——空值、超长、并发、超时、重试逻辑对不对；③正确性——业务逻辑是否符合真实规则，而不是'看起来合理'；④资源——连接、文件、内存有没有泄漏，有没有正确释放；⑤架构一致性——是否符合既有分层、命名、设计模式。这些都是 AI 最容易'自信地忽略'的地方。

3

# 求职与面试2026-09-19

你如何保证 AI 生成的代码质量？

四道关：①生成前给足上下文——把需求、边界、技术约束、公司规范都喂给它，减少它自由发挥的空间；②生成后逐行评审——重点看逻辑正确性、边界条件、空值、并发、安全；③强制过编译和测试——单元测试、集成测试、lint 一条不落；④小步合入 + 人工 review——绝不整段大块提交。我把它当'初稿'，质量责任在我。

4

# 求职与面试2026-09-19

你用过哪些代码生成工具？各自优缺点？

（示例框架）用过 GitHub Copilot、Cursor、Claude/豆包这类。Copilot 内嵌 IDE、补全快，但容易'自信地写错'，缺少上下文时会给似是而非的答案；Cursor 强在能读整个代码库、做跨文件重构，但需要我给出清晰的架构约束，否则会跑偏；大模型对话工具适合梳理思路、生成独立脚本。共同缺点是都不理解真实业务约束和验收标准，所以我的定位始终是'最终把关人'。

5

# 求职与面试2026-09-19

你日常在工作中是怎么用 AI 工具的？

我把它当'高级结对搭档'而非'自动写手'：①用来快速生成样板代码、重复性 CRUD、正则、测试用例，省时间；②用来解释陌生代码库、生成文档、梳理复杂逻辑，帮自己快速理解；③用来做代码审查的第二双眼睛，找遗漏。但所有产出我都会逐行审，绝不盲信，关键逻辑、安全、边界必须自己把关。

6

# 求职与面试2026-09-19

你的价值是随时间增值，还是会被稀释？

取决于我把时间花在哪。如果我只练'写代码'的手速，会被稀释；但我在练判断、架构、业务理解、带团队，这些会随着项目经验和行业理解复利增长。我刻意把工作往'高杠杆、难被复制'的方向推——做决策、建体系、培养人，让我的单位时间价值逐年上升，而不是被工具越拉越平。

7

# 求职与面试2026-09-19

站在十年后看，这个岗位的核心竞争力是什么？

十年后写代码的体力活大概率全被 AI 接管，岗位的核心竞争力会收敛成三件事：①定义正确问题的能力——在最模糊的地方看清楚该做什么；②系统思考与架构能力——让复杂系统长期健康演进；③对人、业务、组织的理解与协调——把技术翻译成商业价值、把一群人凝聚成一个高效团队。这些能力依赖判断和阅历，AI 学不来，需要十年去积累。

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# 求职与面试2026-09-19

你如何证明自己的存在让团队效率真的提升了？

用可量化的结果说话。比如：我主导的架构调整让接口响应 P99 从 2s 降到 300ms；我搭的自动化测试让回归测试时间从 2 小时缩到 10 分钟；我把 AI 编码工具引入团队并建立了审查规范，让提测通过率提升了 30%。如果一时拿不出数字，我会主动建立度量——把抽象的效率变成可观测的指标，再用数据复盘。

9

# 求职与面试2026-09-19

你能为公司创造哪些 AI 创造不了的价值？

三点：①判断与责任——在信息不全、有歧义时做出决定并为结果负责；②信任与协作——让跨团队的人愿意把关键事交给我，能协调资源把事推成；③体系与文化——把个人经验沉淀成团队规范、评审机制、复盘文化，让组织的整体能力变强。这些都不是'生成一段代码'，而是'经营一个持续产出好结果的环境'。

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# 求职与面试2026-09-19

如果老板说'我们不需要那么多工程师了'，你怎么回应？

我会先认同事实：如果只论'写代码'，确实不需要那么多人。然后我会把话题从'人数'转到'目标'：公司的目标是更快、更稳、更值地交付。人少之后，剩下的每个人要承担更多的判断、质量和业务职责。我会表达：我准备好了从'执行者'变成'能独立扛住一块业务的人'，并举例说明我在哪些判断和风险上能独当一面。