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title: 10 道 AI 编程相关的开放性面试问题
description: 涵盖 Cursor、Claude Code、Trae 等 AI 编程 IDE 使用技巧，Spec Coding 与 Vibe Coding 区别，以及 AI 对后端开发影响等高频面试问题。
category: AI 应用开发
icon: “code”
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      content: AI 编程,Cursor,Claude Code,Spec Coding,Vibe Coding,AI IDE,编程工具,后端开发
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腾讯面试的时候，面试官问我：“用过什么 AI 编程工具？”。我说：“Trae。”

空气突然安静了两秒。我搞不清楚为什么面试官沉默了，当时我还在想：“是不是我回答得不够高级？”。

面试被挂后才意识到：Trae 是字节的，腾讯家的是 CodeBuddy，阿里家的是 Qoder。

段子归段子！今天 Guide 分享 9 道当下校招和社招技术面试中经常会被问到的 AI 编程开放性问题，希望对你有帮助。

1. ⭐ **AI 编程 IDE**：Cursor、Claude Code 等工具的使用技巧
2. ⭐ **AI 对后端开发的影响**：AI 会淘汰初级程序员吗？最大风险是什么？
3. ⭐ **未来核心竞争力**：3 年后端工程师的核心竞争力是什么？

## AI 编程 IDE 使用技巧

### 用过什么 AI 编程 IDE 吗？什么感觉？

目前整体感觉是：AI 编程能力进步很快。它已经从几年前简单的代码补全，进化成了一个可以深度协作的工程助手。

我总结了一套自己的使用方法论：

1. 在接手复杂项目或模块时，我不会直接让 AI 写代码，而是先让 Cursor 分析整个代码库，生成一份包含核心架构、模块职责和数据流的文档。这一步非常关键，因为它决定了后续协作的质量。只有当我和 AI 对项目有一致理解时，后续产出才会稳定、高质量。
2. 对于每个独立的开发任务，开启一个新的对话，并提供必要的上下文，包括需求背景、涉及模块和约束条件。这种方式能减少上下文污染，让 AI 生成的代码更精准。
3. 定期删除冗余实现和废弃代码。旧代码会误导 AI 的判断，增加上下文噪音。

### AI 编程的核心原则

AI 是一个强大的知识库和辅助工具，可以帮我们快速实现功能、学习新知识。但如果完全依赖 AI 写代码而不理解其原理，个人技术能力可能会退化。

几个原则：

- AI 生成代码之后必须人工 Review。
- 关键逻辑必要时自己重写。
- 核心路径必须做压测和边界测试。

我希望效率提升，但不以牺牲技术能力为代价。

### ⭐ Cursor 实战技巧

> 这里是以 Cursor 为例，其他 AI IDE 都是类似的。

1. **先理架构再动手**：无论是自己写代码还是让 AI 生成代码，都必须先明确需求、整体架构和模块边界。如果在架构模糊的情况下直接编码，很容易出现重复实现或职责冲突，后期修改成本反而更高。
2. **单 Chat 专注单功能**：新功能或大改动开启新的 Chat，并在开头引入项目结构说明或关键文档作为上下文。这样可以避免历史对话干扰。
3. **功能落地后写指南**：让 AI 总结实现过程，抽象出通用步骤。比如新增接口的标准流程、文件导出的统一实现方式等。这些内容可以在后续类似需求中快速复用。
4. **不依赖 AI，主动复盘**：AI 仅作辅助，代码生成后需认真 Review，理解原理、优化不合理处。
5. **定期删无用代码**：清理冗余代码，减少对 AI 的误导和上下文干扰，提升开发效率。
6. **用好配置文件**：`.cursorrules` 定义 AI 生成代码的规则、风格和常用片段；`.cursorignore` 指定不允许 AI 修改的文件 / 目录，保护核心代码。
7. **持续维护文档**：项目重大变更后，让 AI 同步更新文档、记录 “踩坑” 经验。
8. **让 AI 先”学”项目**：大型项目先让 Cursor 分析代码库，生成含架构、目录职责、核心类的结构文档，作为后续开发的基础上下文。

### ⭐Claude Code 使用技巧

1. **上下文窗口是你最贵的资源**——所有技巧本质上都在帮你把这块白板用得更高效。
2. **先规划后执行**——Plan Mode 投资的是后面的时间。
3. **`CLAUDE.md` 自我进化**——把纠正转化为规则，让 AI 越用越顺手。
4. **并行是最大的效率杠杆**——多实例 + Worktree + 子代理。
5. **验证优于信任**——给 Claude 验收标准，让它自己检查。
6. **`/compact` 比反复纠正更有效**——上下文被污染后，压缩或清空重来更好。

Claude Code 详细内容我单独分享过：[Claude Code 使用指南](https://javaguide.cn/ai-coding/claudecode-tips.html)。

## AI 编程对程序员的影响

### 你如何看待 AI 对后端开发的影响

AI 不会取代后端工程师，但会改变后端工程师的工作方式和能力结构。

AI 能帮我们处理重复的、模式化的工作：

- **在编码层面**：AI 工具在生成**模式化代码（Boilerplate）**方面表现不错，CRUD、单元测试、胶水代码的编写效率可提升 50%~70%。但在**分布式约束**（如分布式锁的超时续租、消息队列的 Exactly-once 语义、接口幂等性设计）上，AI 存在显著的**”幻觉”风险**——它往往只给出 Happy Path 代码，忽略了生产环境中的异常补偿逻辑、竞态条件处理和分布式事务边界控制。
- **在架构层面**：AI 正在催生新的应用范式，比如智能体（Agent）驱动的自动化业务流程，后端需要提供更灵活、更原子化的能力接口。传统的”大而全”接口正逐步拆解为可被 AI 调用的原子化能力。
- **在运维与排障层面**：AI 可以辅助分析日志、监控告警，甚至预测系统瓶颈。例如，基于 AIOps 的工具可以自动分析异常日志模式，定位根因。

AI 让后端工程师能更专注于业务建模、复杂系统设计和架构决策这些更具创造性的核心工作。

拿我自己来说，我经常会和 AI 讨论业务和技术方案，它总能给我不错的启发——尤其是在需求拆解和技术选型时，AI 能提供多角度的思考。

从实战经验来看，AI 辅助编程的能力可以归纳为两个维度：

- **从 0 到 1 的规划与交付**：给出需求描述，AI 可以自主完成技术选型和架构设计，适合快速验证构想，但方案仍需人工评审。
- **既有代码的增量优化**：在已有复杂度的代码库中，AI 能够理解既有架构、定位问题、完成优化。但 AI 给出的方案”看起来对”，上生产就翻车的情况并不少见。

### 前后端开发者的核心竞争力已经变了

说句实话，前后端开发者的核心竞争力已经变了。

以前前端拼手速和还原度，后端拼 CRUD 和八股文。现在这些东西 AI 全能做，而且又快又不喊累，就废点 Token。你花半天切的页面，AI 十分钟搞定；你写两小时的增删改查，AI 三分钟交卷。不是说这些技能没用了，而是不稀缺了，就不值钱。

前端受冲击最直接。页面还原、组件编写、样式调整，模式化程度太高，大模型最擅长这类活。但死掉的不是前端这个岗位，是“只会写页面”的前端。

有竞争力的前端往两个方向走：要么往深扎——性能优化、渲染管线分析、工程化基建，AI 替代不了；要么往难走——WebGL、大规模可视化、跨端底层原理，AI 生成质量差，反而是护城河。

后端稍好，但也别乐观。AI 写单个接口已经很强了，它的短板是系统级思考——服务怎么拆、数据模型怎么设计、缓存一致性怎么保证、容量瓶颈在哪。这些需要结合业务场景和技术债综合判断，AI 给的方案“看起来对”，上生产就翻车。

后端的核心竞争力在往系统设计、稳定性治理、复杂业务建模转。

不管前端后端，有一件事已经是基本功：高效跟 AI 协作。不是会用 ChatGPT 就行，而是能拆解问题、引导输出、判断结果靠不靠谱、识别安全隐患。你从“写代码的人”变成了“AI 的技术审核官”。

那些生成代码不看逻辑的人，短期效率高，长期在给自己埋雷——线上出问题只会反复问 AI，自己毫无排查思路。

### AI 会淘汰初级程序员吗

短期内不会淘汰，但会彻底改变初级程序员的能力结构。

以前初级工程师的价值在于：

- 写 CRUD 增删改查
- 写基础接口
- 写 SQL 查询语句
- 写基础工具类/配置

现在这些工作 AI 都能做得很好，甚至更高效、更少出错。但初级程序员不会被淘汰，只是价值创造点发生了迁移。

未来初级工程师需要具备：

- **需求拆解能力**：将模糊的业务需求转化为清晰的技术任务。
- **业务理解能力**：理解领域模型和业务规则，而不仅是“翻译需求”。
- **架构感知能力**：理解系统整体架构，知道自己代码在系统中的位置。
- **Prompt 表达能力**：能精准地描述问题，从 AI 获取高质量答案。

AI 让编程门槛变低，但对“理解能力”的要求反而更高。未来的初级工程师更像是一个“AI 协调者”，而非单纯的“代码编写者”。

从企业招聘角度看，纯编码能力的需求会减少，但对“能利用 AI 快速交付业务价值”的工程师需求会增加。

### AI 带来的最大风险是什么

我认为主要有三个层面：

**1. 技术能力退化**

过度依赖 AI 会导致工程师自身技术能力的退化，尤其是：

- **调试能力下降**：习惯让 AI 排查问题，自身对底层原理的理解变浅。
- **代码敏感度下降**：对“好代码”和“坏代码”的判断能力变弱，甚至不知道什么是好代码。
- **架构思维退化**：长期只关注功能实现，忽视架构设计和扩展性。

**2. 架构失控**

AI 生成的代码往往关注“当前功能可用”，容易忽视长期架构健康度。这很大程度上源于 **Vibe Coding（氛围编程）**——依赖模糊意图让 AI“自由发挥”。

- **模块边界模糊**：AI 倾向于“快速完成功能”，可能将多个职责混入同一模块。建议在编码前明确模块职责（DDD 风格的 Context Boundary），通过预先定义的接口契约约束 AI 生成范围。

- **技术债务累积**：为快速实现功能，AI 可能使用硬编码、绕过标准异常处理、引入不必要的循环依赖等反模式。这些债务在项目规模增长后会显著增加重构成本。

- **风格一致性缺失**：不同 Chat 会话中生成的代码可能采用不同的命名规范、错误处理模式和日志格式。建议通过 **Spec Coding** 的方式，预先定义统一的技术规范和代码风格（如 `.cursorrules`），让 AI 始终在同一套规则下工作。

- **资源治理缺失**：AI 不会自动考虑连接池大小、线程池队列长度、缓存过期策略等资源约束。例如，生成的代码可能创建大量线程但无界队列，在流量激增时导致内存溢出；或使用默认数据库连接池配置，在高并发下成为瓶颈。

- **工程规范适配**：AI 生成的代码架构虽然合理，但与既有工程规范的适配往往需要人工把关。比如文件名组织、代码风格差异、依赖管理策略——这些“看起来没问题”的代码，可能在团队协作中制造麻烦。

**3. 安全风险（尤其需要重视）**

- **代码漏洞**：AI 可能生成包含安全漏洞的代码，常见问题包括：
  - **SQL 注入**：使用字符串拼接而非参数化查询
  - **XSS**：未对用户输入进行 HTML 转义
  - **权限校验缺失**：缺少接口级/方法级权限检查
  - **敏感信息泄露**：日志中打印密钥、Token 或密码
  - **依赖漏洞**：引入存在已知 CVE 的第三方库
- **数据泄露**：不当使用可能泄露公司代码、业务逻辑给外部模型（尤其是云端托管的 AI 服务）。
- **供应链风险**：AI 推荐的依赖包可能存在已知漏洞或恶意代码。
- **密钥泄露**：AI 生成的代码可能硬编码密钥、Token 等敏感信息。

**4. 分布式场景下的失效模式（尤其危险）**

AI 生成的代码在分布式环境中极易忽略关键约束，导致生产事故：

| 失效模式               | AI 常见问题                    | 生产风险                               |
| ---------------------- | ------------------------------ | -------------------------------------- |
| **幂等性缺失**         | 未考虑接口幂等，直接插入或更新 | 网络超时重试导致重复数据、资金重复扣款 |
| **并发竞态**           | 缺乏分布式锁或 CAS 机制        | 库存超卖、并发修改覆盖、统计口径错误   |
| **分布式事务边界模糊** | 未明确事务边界和回滚策略       | 数据不一致、部分成功部分失败、难以追溯 |
| **超时与降级缺失**     | 仅设置默认超时，无熔断降级逻辑 | 级联故障、雪崩效应、服务整体不可用     |
| **连接池泄漏**         | 未及时释放连接或连接数配置不当 | 连接池耗尽、服务假死、重启才能恢复     |

**典型案例**：AI 生成“扣减库存”代码时，通常只写 `UPDATE stock SET count = count - 1 WHERE id = ?`，而忽略：

- 并发场景下的行锁或分布式锁
- 库存不足时的幂等性保证（同一请求多次扣减不应重复）
- 下游服务超时时的补偿机制
- 数据库连接超时与熔断策略

**应对策略**：

- 在 Spec 中**显式约束**：要求 AI 生成分布式锁、幂等校验、补偿逻辑的代码模板
- **强制 Code Review**：重点关注跨服务调用、事务边界、异常处理分支
- **混沌工程验证**：通过故障注入测试分布式场景下的容错能力

企业必须建立配套的安全治理体系：

- **强制代码审查**：AI 生成的代码必须经过人工 Review。
- **自动化扫描**：集成 SAST/SCA 工具，并增加针对 AI 特有风险的扫描（如 git-secrets, TruffleHog）。
- **架构守护**：配合 Spec Coding，使用 ArchUnit 等工具进行架构约束的自动化测试。

### AI 编程正在让程序员更累、更卷？

有人说：“以为有了 AI 提效就能轻松点？清醒点，它没让你变轻松，它只是让老板觉得你一个人能顶三个人用。”

这话听着扎心，但确实是很多人的真实感受。

AI 把你的能力放大了，以前一天写三个接口就觉得自己挺能干，现在一天能写十个，还能顺手把架构设计、测试用例、文档全部搞定。多巴胺疯狂分泌，你会忍不住接更多的活儿，因为“我能搞定”的信心被 AI 撑大了。

但问题来了：效率越高，老板欲望膨胀得越快。“一人即团队”的幻觉让招聘名额先砍一半，剩下的兄弟往死里用。以前你只需深耕一个模块，现在要同时应付前后端、多线程任务、甚至一堆 Agent。

更魔幻的是岗位少了，活多了。你不仅要写代码，还要审 AI 的代码、改 AI 的 Bug，最后还得给领导解释为什么 AI 生成的代码上线就崩。有时候分不清楚是自己用 AI 还是 AI 用自己。

### ⭐ 未来 3 年后端工程师的核心竞争力是什么

我认为核心竞争力的焦点会从“写代码能力”转向以下四个维度：

**1. 系统设计能力**

AI 非常擅长生成单个功能的代码，但**系统级设计**仍需工程师主导：

- 服务拆分与模块边界划分
- 微服务与单体架构权衡
- 数据模型设计与一致性策略
- 接口版本演进策略
- 分布式事务与幂等设计

**2. 复杂业务建模能力**

过去我们说 AI 不擅长领域建模，但现在情况已经变了。AI 在需求拆解、规则梳理、场景推演等方面已经很强。

不过，还是需要工程师配合将业务规则转化为适合当前项目可执行的设计：

- 领域驱动设计（DDD）建模
- 业务流程抽象与状态机设计
- 边界上下文划分

**3. 性能与稳定性治理能力**

AI 生成的代码往往只关注功能正确性，而忽视生产环境的性能特征：

- **P99 延迟**：AI 可能生成 N+1 查询、未加索引的 SQL、同步阻塞调用，导致长尾延迟激增
- **内存逃逸**：不恰当的对象创建和闭包使用可能导致频繁的 GC 甚至 OOM
- **连接池膨胀**：未限制并发数、未设置超时可能导致连接池耗尽，引发级联故障

工程师需要具备**性能度量与调优**能力：

- SQL 慢查询优化与索引设计（EXPLAIN 分析执行计划）
- 缓存策略设计与一致性保障（本地缓存 vs 分布式缓存）
- 异步化改造与线程池参数调优（核心线程数、队列容量、拒绝策略）
- 服务降级、熔断、限流方案（Sentinel、Hystrix 应用）
- 容量规划与弹性伸缩（压测评估 QPS 水位、自动扩缩容）

**验证手段**：AI 生成代码后，必须通过压测（JMeter、Gatling）验证 P95/P99 延迟，通过 JVM 监控（MAT、Arthas）排查内存泄漏，而非仅依赖功能测试。

**4. AI 协作能力**

如何高效地与 AI 协作本身就是一种核心竞争力：

- **精准表达需求（Prompt 能力）**：使用结构化 Prompt（背景-任务-约束-输出格式），避免模糊指令
- **拆分问题并引导 AI**：将复杂任务拆解为可独立验证的子任务，利用 Chain-of-Thought 引导推理
- **判断 AI 输出质量**：建立代码 Review checklist，关注正确性、安全性、性能、可维护性
- **代码安全与合规校验**：熟悉 OWASP Top 10，能够识别 AI 生成代码中的安全风险
- **结合 AI 工具链**：掌握 `.cursorrules`、自定义 Skills、IDE 插件的配置与使用

这本质上是从“代码编写者”向“AI 协作工程师”的角色转变。

未来竞争的关键不再是“代码产出速度”，而是“系统设计质量”和“业务价值交付能力”。

## 总结

AI 编程工具正在深刻改变开发者的工作方式。Cursor、Claude Code、Trae 等工具，已经从代码补全进化到了可以深度协作的工程助手。

从 Prompt 到 Harness，短短四年，写代码这件事正在从程序员的“手艺”变成 Agent 的“标准操作”。有人说：“未来可能一个 CTO 就能管所有 Agent，让它产出所有代码、部署、改 bug。”这话听着激进，但你仔细想想，好像也不是完全没可能。

**真正决定你职业发展的，是你如何使用这些工具，以及你在使用过程中是否保持了对技术的深度思考。**

说实话，从去年这个时候开始就挺焦虑 AI 发展，尤其是 Coding 方向。到今天，进化速度这么快，我反而有些释然了。会写代码正在从核心技能变成基础素养，就像会用 Excel 不算竞争力一样。真正值钱的是定义问题、设计方案、把控质量、交付业务价值。

最后给正在准备面试的几点建议：

1. **实际使用过才能回答好**：面试官问 AI 编程工具，最怕的就是“听说过没用过”。哪怕只是用 Cursor 写过几个小项目，也比只看过教程强。
2. **建立自己的方法论**：不要只是“会用”，要有自己的使用心得和最佳实践，这是面试中的加分项。
3. **保持批判性思维**：AI 生成代码后必须 Review，这是基本素养。面试中展示这种态度，会让面试官觉得你是一个靠谱的工程师。
4. **关注技术趋势但不要焦虑**：AI 会改变很多，但系统设计、架构思维、业务理解这些核心能力不会过时。

用好 AI 工具 + 保持独立思考，这两者缺一不可。AI 时代，程序员的未来说不定会在各行各业发光。共勉！
