用这套“AI-Native 面试官手册“给自己打分，你在 AI 时代有竞争力吗？

前几天看到一个开源项目ai-native-hiring-guide这是易哈佛医疗内部的 AI-Native 工程师招聘面试官手册。虽然是写给面试官的但我越看越觉得这东西对候选人更有价值。它不是教你怎么面试别人而是告诉你AI 时代什么样的工程师才有竞争力。这份指南有一套完整的评估体系5 个能力维度50 分满分35 分及格。还有 6 条一票否决项踩中任何一条都可能让你在 AI 时代被淘汰。我试着用这套标准给自己打分结果只有 28 分。不及格。但这不是坏事至少我终于知道自己差在哪了。这篇文章我把这套评估体系转化成自查工具帮你找到自己的定位和提升方向。⚡️懒得看文章的可以直接打开 AI-Native 工程师能力自查 - 进行自测。你是 Builder 型还是 Reviewer 型AI 时代的岗位分类变了。不再按前端/后端/PM 分而是按 Builder 和 Reviewer 分。AI 降低了技术门槛你不需要精通所有技术栈但你需要先搞清楚自己适合做什么——因为两种类型的评分权重不一样。Builder 型产品直觉 驱动 AI特征跨角色作战从用户视角关注业务价值。核心能力产品直觉 AI 驾驶能力 基本设计感。适合人群喜欢从 0 到 1关注用户需求愿意跨界。自测方法你是否更关注为什么做而非怎么做你是否愿意学习设计、产品等跨界知识你是否喜欢快速验证想法Reviewer 型系统思维 评审速度特征快速识别 AI 代码风险给出可执行修改指令。核心能力系统思维 AI 驾驶能力 极快评审速度。适合人群喜欢深度思考关注系统稳定性擅长发现问题。自测方法你是否更关注怎么做而非为什么做你是否擅长发现代码中的潜在风险你的评审速度是否够快搞清楚自己的类型后再来看五大维度打分——重点看你的专项维度差在哪。AI-Native 能力模型五大维度这套模型有 5 个维度每个维度 10 分总分 50 分。35 分及格。1. Issues 写作质量10 分核心能力能否提供可操作信息让 AI 直接处理。这个维度考察的不是你的文笔而是你能不能把需求说清楚。AI 不是人它需要结构化的信息。自查问题你写的需求文档AI 能直接理解并执行吗你的 Issues 是否包含足够的上下文和约束你是否习惯用感觉不对这种模糊表达举个例子。如果你写优化一下登录页面AI 不知道怎么优化。但如果你写登录页面加载时间超过 3 秒需要优化到 1 秒以内重点检查图片加载和 API 请求AI 就知道该做什么了。提升建议学会写结构化的需求文档。每次写需求时问自己三个问题背景是什么目标是什么约束条件是什么2. 方案 Review 能力10 分核心能力快速识别风险与缺陷。AI 生成的代码不一定对。你需要能在 5 分钟内指出问题而且要具体到可以直接修改。自查问题你能在 5 分钟内指出 AI 生成代码的问题吗你的 Review 是否具体到可以直接修改你是否只说感觉不对而不给出具体问题很多人 Review 代码时只会说这里不对但不说哪里不对。这在 AI 时代是致命的AI 需要明确的反馈才能改进。提升建议训练快速识别代码风险的能力。每次 Review 时强迫自己给出 3 个具体问题这段代码有什么安全风险有什么性能问题有什么边界情况没考虑3. AI 驾驶能力10 分占比 25%核心能力与 agent 协作的交互质量。这是 5 个维度里最重要的一个占比 25%。AI 时代你的工作方式就是驾驶 AI。自查问题你能用自然语言清晰表达需求吗你是否需要多轮对话才能说清楚你能快速判断 AI 的输出是否符合预期吗我之前用 AI 写代码经常要来回改 5-6 次才能得到想要的结果。后来发现问题在我我的指令不够清晰反馈不够具体。现在我会这样做第一次就把需求说清楚包括输入、输出、边界条件AI 给出结果后我会快速判断是否符合预期如果不符合我会指出具体哪里不对而不是说不太对再改改。提升建议多练习与 AI 对话。每次对话后复盘一下我的指令够清晰吗我的反馈够具体吗我能不能用更少的轮次达到目标4. 产品直觉Builder 专项10 分核心能力快速抓住核心问题从用户视角思考。这个维度是 Builder 型工程师的必备能力。如果你喜欢从 0 到 1关注用户需求愿意跨界那你需要重点提升这个维度。自查问题你是否只关注技术实现不问为什么你能快速判断一个需求是否值得做吗你是否有基本的设计感很多程序员拿到需求就开始写代码不问为什么要做这个需求。结果做完了发现这个需求根本不重要或者方向错了。提升建议多思考为什么。每次拿到需求时先问这个需求解决了用户的什么问题有没有更简单的方案做完之后用户会怎么用5. 系统思维Reviewer 专项10 分核心能力压力下的决策判断快速识别系统性风险。这个维度是 Reviewer 型工程师的必备能力。如果你喜欢深度思考关注系统稳定性擅长发现问题那你需要重点提升这个维度。自查问题你能快速评估一个方案的系统性影响吗你是否能在压力下做出正确决策你的评审速度是否够快系统思维不是说你要懂所有技术细节而是你能快速判断这个改动会影响哪些模块有什么潜在风险如果出问题了怎么回滚提升建议训练系统性思维。每次看到一个方案时强迫自己画一张影响范围图这个改动会影响哪些模块每个模块的风险是什么六条一票否决项你踩中了哪些雷这 6 条是硬性面试淘汰标准。1. 防御性强无法接受 AI 比自己写得好表现抗拒使用 AI 工具认为 AI 生成的代码不如自己写的。危害无法适应 AI 时代的协作方式。自查你是否经常说AI 写的代码不行我见过很多工程师一听到 AI 生成代码就摇头说这代码质量不行。但问题是你有没有试过给 AI 更清晰的指令有没有试过 Review 后让 AI 改进AI 不是来替代你的是来辅助你的。如果你一直抗拒那你就会被淘汰。2. Issues 缺乏上下文与约束表现写需求时不提供背景信息不说明约束条件。危害AI 无法理解你的真实需求。自查你的需求文档是否让人或 AI一看就懂很多人写需求时只写做一个登录功能不说登录方式手机号邮箱第三方不说安全要求需要验证码吗需要记住登录状态吗不说性能要求支持多少并发。这种需求AI 没法做人也没法做。3. Review 只说感觉不对无具体问题表现评审时只说这里不对不说具体哪里不对。危害无法给出可执行的修改建议。自查你的 Review 是否具体到可以直接修改感觉不对是最没用的反馈别人或 AI不知道你的感觉是什么。好的 Review 应该是这里有安全风险建议加上输入校验这里有性能问题建议用缓存这里有边界情况没考虑建议加上空值判断。4. 只关注技术实现不问为什么表现拿到需求就开始写代码不思考为什么要做。危害可能做了无用功。自查你是否习惯先问为什么再动手我之前做过一个需求花了两天时间写完结果产品说这个需求不做了方向变了。后来我反思如果我一开始就问为什么要做这个需求可能就不会浪费这两天。5. 沟通需多轮才能说清表现表达不清晰需要反复解释才能让人理解。危害协作效率低下。自查你是否能一次性把事情说清楚AI 时代沟通效率变得更重要。你不只是和人沟通还要和 AI 沟通。如果你的表达不清晰AI 就会理解错你就要反复修正。6. 面试结束无有质量的提问表现面试结束时没有问题或者问的问题没有深度。危害说明你对这个岗位/公司没有深入思考。自查你是否习惯提前准备有质量的问题这条看起来和技术能力无关但其实很重要它反映了你的思考深度。如果你对一个岗位/公司没有深入思考那你怎么可能做好这份工作给自己来一场考试看完这 5 个维度和 6 条红线你可能会想我该怎么提升我的建议是先给自己打个分找出最弱的 1-2 项重点攻克。评分体系总分 50 分5 个维度各 10 分35 分及以上且无否决项算合格如果踩中任何一条否决项直接不及格行动建议先判断自己是 Builder 型还是 Reviewer 型针对五大维度给自己打分找出最弱的 1-2 项检查六条一票否决项看看自己踩中了哪些制定提升计划重点攻克最弱的维度实操方案直接用在线自查工具我把这套评估体系做成了一个在线工具你可以直接上去打分AI-Native 工程师能力自查 -5 个维度逐项打分自动计算总分告诉你是否及格、属于哪种类型、哪里需要重点提升。或者用 AI 扮演面试官你可以让 AI 根据这个能力模型给你打分和建议。具体怎么做把这篇文章的能力模型复制给 AI让 AI 扮演面试官根据这个模型问你问题你回答问题AI 给你打分和建议根据 AI 的反馈制定提升计划我试过这个方法效果很好。AI 会问一些你没想到的问题会指出一些你没注意到的盲区。最后说一句AI-Native 能力模型不是用来淘汰人的而是用来帮助你找到提升方向的。AI 时代不是技术能力决定你的上限而是你与 AI 协作的能力。诸君共勉。素材来源ai-native-hiring-guide AI-Native 工程师招聘面试官手册