一句话看懂：Anthropic 工程经理 Felix Rieseberg 表示，已在自己负责的团队中取消编程面试，理由是基于代码小项的测试已难以提供有效招聘信号；他更看好新人借助 AI 快速做出可运行原型、获得关注。这一做法目前属于个别团队的尝试，尚未成为 Anthropic 统一招聘政策。
事件核心：发生了什么
Rieseberg 在社交平台表示，他“已经看得足够多”，确认编程面试不再能有效判断候选人能力，本月已将其从招聘流程中移除。他曾负责 Claude.ai、Cowork 和 Claude Code Desktop 等产品的工程团队。他的判断依据是：Claude 等大模型在小型 React 题目和常规代码挑战上的表现已足够强，传统的刷题成绩与工程师实际影响力之间的相关性正在下降。不过他同时承认，目前还没有完整的替代方案，现阶段更倾向在简历和作品集中寻找小型原型，考察候选人的产品品味、用户同理心与成体系的思考方式。
为什么重要
这触及 AI 时代招聘的核心矛盾：当大模型能完成越来越多需要多年经验积累的实现工作，工作年限与执行力之间的绑定正在松动。Rieseberg 用“Hunger beats tenure”概括自己的观察，认为新人没有组织惯性包袱，更容易发现被老员工视为“做不了”的机会。素材中的一个案例是：两名入职不久的工程师 Anthony Morris 和 Alice Zhao 用一个周末做出 Claude Code 图形界面的可工作原型，约 8 天后首个公开版本发布。另一个参照是 Anthropic 性能团队的测评：Claude 3.7 Sonnet 之后，直接把题目交给 Claude Code，成绩好于超过一半候选人；Opus 4 超过绝大多数人 4 小时内的成绩；Opus 4.5 在 2 小时限制下已达到最强人类候选人水平，团队被迫设计带新约束的题目。
对开发者与求职者的影响
目前公开信息显示，Anthropic 官网仍列出部分技术岗位使用 Colab、CodeSignal 进行 Live Coding，Take-home 测试和线上面试默认不允许使用 Claude，说明 Rieseberg 的做法并非公司统一政策。行业实践也不一致：OpenAI 采用混合模式，部分环节考察无 AI 辅助的独立解题能力；Canva 则要求候选人使用 Copilot、Cursor、Claude 等工具完成更模糊、更接近真实开发的任务，重点看能否控制问题边界、审查生成代码并在模型出错时接管。Karat 对美、印、中 400 名工程负责人的调查显示，美国仅 38% 的企业允许现场技术面试使用 AI，中国企业为 68%，但仍有 62% 的组织禁止 AI 参与技术面试。对开发者而言，可验证的原型作品和判断 AI 输出的能力，可能比刷题成绩更有分量。
值得关注的后续
一是 Anthropic 是否把这一调整扩展为正式招聘规范，官网面试指南是否随之更新；二是“看作品集和小型原型”能否形成可复用的评估标准，而非停留在个别经理的判断；三是更多企业跟进允许 AI 面试后，是否会重新定义考察重点，例如识别模型错误、界定任务边界的能力。
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来源：InfoQ CN
