Anthropic 取消编程面试：新人第一次有机会直接和资深工程师竞争
“我已经看得足够多，可以确定它不再能提供有效的判断信号。这个月，我已经把编程面试从招聘流程中取消了。”Anthropic工程经理、Electron联合维护者Felix Rieseberg在社交媒体上的这番话，迅速引发了科技圈的热议。作为曾领导Claude.ai、Cowork和Claude Code Desktop等产品工程团队的负责人，他给出的理由直指当下AI编程能力的飞速崛起：过去一道React小题或小型编程挑战，虽然无法完整衡量工程师能力，但至少能反映候选人定义问题、快速寻找解决方案的水平。然而现在，这类测试的意义已经越来越接近“考察一名工程师能否熟练手写汇编”——Claude在这些任务上的表现足够强，而团队里真正有影响力的工程师，也未必是传统代码测试成绩最好的人。
编程面试，死在了AI手里
Rieseberg明确表示，传统编程面试曾经发挥过作用：在限定时间内快速定义问题、找到优雅解法的能力，曾是预判工程师能否在团队中取得成功的粗略但有效的指标。那些模拟真实场景的小型编程挑战，也确实能揭示候选人的某些真实水平。
“但现在不行了。”他在博客中写道，“给候选人出一道简单的React题，与考查汇编语言已经没有多大区别，Claude在这两类任务上的表现都更加出色。”他观察到，Anthropic团队中最能创造影响力的工程师，未必擅长这类限时测试；传统编程题的成绩，已经难以预测一个人进入团队后的真实表现。正因如此，他决定从2026年10月起，将编程面试从自己团队的招聘流程中彻底移除。知名AI博主Yuchen Jin随即转发评论：“我太高兴了，AI终于干掉了LeetCode式的编程面试。我和很多年轻的AI人才聊过，他们中的大多数会直接跳过还在使用LeetCode的公司。”
饥渴感打败了工龄
Rieseberg在宣布取消编程面试的同时，还发布了一篇题为《冲劲胜过资历：给初级工程师建议》的博客文章，专门写给那些还没有积累起社会资本与话语权的工程师。他观察到一个耐人寻味的新现象：一些入行不久的工程师，正在迅速超过从业多年的同行。后者的编程功底可能更扎实，也更熟悉传统开发流程，但前者能够借助AI更快地把想法变成产品。
过去，工程师需要多年积累，才能熟悉各种框架、代码库和工程细节，这些知识构成了资深工程师的壁垒。如今，AI可以快速补齐大量具体知识，一个人能产生多大影响，不再高度受限于从业年限。用Rieseberg的话说，“饥渴感打败了工龄”。他认为，比起工作年资，有没有冲劲、能不能把想法做出来，才是更重要的能力。他甚至给出一个大胆判断：在AI时代，新人第一次有机会直接和资深工程师竞争——因为传统经验壁垒正在被AI快速消解。
新人的“无知”优势：敢问“为什么不可能”
Rieseberg认为，新人的核心优势在于敢质疑大家习以为常的做法。他分享了自己在Notion面试时的经历：当时他被要求设计一套离线模式架构。面试官告诉他，这其实是一道带“陷阱”性质的问题，因为团队普遍认为Notion无法实现离线模式——工作区数据模型过于复杂，单独下载页面又被认为无法提供足够好的用户体验。关于数据模型复杂度的判断后来被证明是成立的，但“创始人不会接受”这个限制，从未有人真正核实过。作为刚加入公司的新人，Rieseberg恰好不知道这条“潜规则”，于是选择直接去问。
有趣的是，一年后，他自己也成了那个告诉新人“别折腾了”的老员工。Rieseberg曾尝试为团队配置大型电视，在办公室展示实时Dashboard，但遭遇组织阻力后没有继续推动。一年后，新员工Ji Pei提出了同样的想法。Rieseberg告诉对方自己已经尝试过、不值得继续折腾，然而Ji Pei还是去问了，第二天电视就出现在办公室里。Rieseberg由此意识到，在不知不觉间，他已经成了那个习惯说“不可能”的老员工。新人的“无知”，反而让他们不受既有共识束缚，敢于重新询问那些其实并未被验证过的限制。
招聘风向变了：66%的招聘方看重发现和修复AI错误
当AI被允许进入开发流程以后，企业开始寻找完全不同的招聘要求。行业调查数据显示：66%的招聘方最看重候选人能否发现和修复AI错误；56%关心能否解释技术取舍和正确性；只有7%的招聘人员认为异步技术测试最能反映实际工作能力，而技术讨论和Live Coding得到的认可明显更高。这意味着，招聘的重点正在从“能不能写出标准答案”转向“能不能在AI辅助下做出正确判断”。
Rieseberg对初级工程师给出了五条具体建议，帮助他们抓住这一轮机会：
- 优先考虑业务影响，不要只盯着待办事项。早在AI编程出现之前的2011年，Patrick McKenzie就写道：“公司聘用工程师，是为了创造商业价值，不是为了编写程序。”工程师首先需要搞清楚所在公司真正想实现什么。
- 用AI快速补齐知识短板，把精力放在提出正确问题、验证方案可行性上，而不是死记硬背框架细节。
- 敢于质疑“不可能”，很多长期存在的技术限制其实从未被真正验证过，新人可以用新鲜视角重新提问。
- 主动寻找话语权，即使没有资历背书，也要学会直接向关键决策者表达想法，而不是被中间层的“老经验”劝退。
- 保持“饥渴感”，用冲劲弥补工龄，利用AI工具把想法更快变成产品，以实际影响力证明自己。
Rieseberg总结道，编程面试的取消不是降低标准，而是把衡量标准从“谁更会做题”转向“谁更能创造价值”。对于有想法、善用AI、敢于挑战共识的初级工程师来说，这无疑是一个前所未有的窗口期。
