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AI-Native 工程师招聘面试官手册 · Builder / Reviewer 双岗评分 · AI 驾驶能力实操考核 · 易哈佛医疗

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# AI-Native 工程师招聘面试官手册

[![Preview](https://raw.githubusercontent.com/vorojar/ai-native-hiring-guide/main/preview.png)](https://vorojar.github.io/ai-native-hiring-guide/)

**[在线查看 &rarr;](https://vorojar.github.io/ai-native-hiring-guide/)**&nbsp;&nbsp;单文件 HTML，零依赖，浏览器直接打开即用。

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2026 年，程序员是机甲战士。我们不再招「会写代码的人」，而是招「会驾驶 AI agent 的人」。

## 这份手册解决什么问题

传统技术面试考的是候选人能不能写出正确代码。但当 AI 已经能写出比大多数人更好的代码时，面试该考什么？

- **两种岗位定义** — Builder（驱动产出）和 Reviewer（守住质量），加上双栖路径
- **14 道结构化面试题** — 含初阶/高阶双版本，每题附评分标准（5/3/1 三档）
- **AI 驾驶能力实操考核** — 现场观察候选人如何操控 AI agent，这是机甲战士的基本功
- **面试官备用素材** — 方案摘要、代码 diff 等现成材料，非技术面试官也能直接使用
- **一票否决项** — 6 条硬性淘汰标准，防止主观偏差
- **在线评分记录表** — 浏览器内填写，支持打印/导出 PDF

## 核心理念

> 会用 AI 写代码很容易，但知道该建什么、怎么建、建出来对不对——这才是稀缺能力。

这份手册考察的不是技术知识，而是：

1. **Issue 质量** — 能否写出 AI agent 可以直接执行的指令
2. **Review 判断力** — 能否快速识别 AI 产出中的风险
3. **AI 驾驶能力** — 能否高效地与 AI agent 协作
4. **产品直觉 / 系统思维** — 能否判断「该不该建」而非只关心「怎么建」
5. **决策力** — 压力下能否给出清晰方向，不逃避

## 面试流程（60 分钟）

| 时间 | 环节 | 说明 |
|------|------|------|
| 00-05 | 破冰 & 定型 | 判断 Builder / Reviewer / 双栖 |
| 05-20 | 通用 A+B | Issues 写作 + 方案 Review |
| 20-30 | 通用 G | AI 驾驶实操 |
| 30-45 | 专项模块 | Builder 或 Reviewer 专项题 |
| 45-55 | 候选人提问 | 观察思维层次 |
| 55-60 | 当场评分 | 填写评分表 |

## 评分体系

每人考 5 个模块，每模块 10 分，满分 50 分。

- **PASS** — >= 35 分（70%）且无否决项
- **HOLD** — 30-34 分，列为备选
- **FAIL** — < 30 分，或触发任一否决项

## 本地使用

```bash
# 直接打开
open index.html

# 或者用任意 HTTP 服务器
npx serve .
```

## 关于

[易哈佛医疗](https://www.ehafo.com) 内部面试工具，开源供同行参考。

---

MIT License

ai-native-hiring-guide

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