方法分享

2、团队AI coding的协作 随着AI coding使用率的增加，代码质量管控、团队协作方式也会发生一些变化。 面试官可能会考核协作方面的问题，回答这类问题也需要你对AI coding带来的风险有一定的思考。 AI coding确实能够对效率带来很大程度的提升，并且能够帮助你优化代码质量，但这并不代表“人”的因素在其中变得不重要了，上线代码质量管控、线上故障处理仍然需要人的参与以及背责。 所以回答这类问题的思路，一方面体现出自己对AI coding在团队协作上的经验，另一方面是代码质量管控。 回答有几个点可以参考一下，（1）AI coding的使用手册，制定一些使用规范，比如Claude.md文件的共同维护准则、可复用的插件能力、AI coding 自动化测试方式等。 （2）坚持原有的上线流程，包括code review、核心代码double check、灰度发布、线上观测等。 （3）测试数据维护 3、AI coding弊端 这类问题和上面的问题有一定的重合，具体就不再赘述了，思考的重点就是怎么做好代码质量管控、线上故障时能快速止血以及修复、怎么维护好你的测试数据等。 4、AI coding代码考核 对代码的考核我遇到的有这几类，一类是leetcode算法题；一类是给你一个算法题，让你写，写完之后让你用AI coding工具优化；还有一类是给你一个场景题的实现，让你找其中的优化点；另外一类是直接给你一个问题，让你通过AI coding做出来，但是会有一定的时间限制，比如让你做个粘贴板、做个员工管理系统。