一句话看懂：Anthropic 一位工程经理表示已不再使用传统编程面试，理由是 Claude 在典型编程题上表现优于候选人；但他也不确定什么能替代它，行业数据显示技能测试并未被普遍放弃。
事件核心：发生了什么
据 Slashdot 援引 The Register 的报道，Anthropic 工程经理 Felix Rieseberg 在博客中称，他已停止使用传统编程面试。他的判断是：与其让候选人现场写一道 React 小题，不如直接承认 Claude 在这类任务和汇编语言问答上都表现更好，这类测试已失去区分度。他还表示，团队里贡献最大的工程师未必擅长这些测试，并直言“不认为编程面试会回来”。但他也承认，尚未找到成熟的替代方案，目前主要从简历和作品集中寻找能体现品味、共情和原则性思考的小型原型。Google 首席工程师 Jaana Dogan 在社交平台回应称，她更想考察候选人如何使用编程智能体，这本身能提供更多关于编码能力的信号。ZipRecruiter 劳工经济学家 Nicole Bachaud 则引用其 2026 年 10 月对 1500 名雇主的调查指出，信息行业仍有 62.5% 的雇主在初筛阶段要求正式技能测试，是各行业中最高的，且 61.5% 的信息行业雇主认为“批判性思维”是候选人最欠缺的主要技能。注意，这些均为个人观点与调查数据，并非 Anthropic 官方招聘政策公告。
为什么重要
这件事的重要性不在“面试消失”本身，而在于它暴露了一个正在扩大的评估缺口：当大模型能够稳定完成标准算法题和前端小题时，以解题能力为核心的筛选手段会逐渐失效。对 AI 公司而言，招聘标准可能从“能否写出正确代码”转向“能否借助 AI 构建出有判断力的产品”。但市场并未形成共识，技能测试仍是多数雇主的初筛工具，且企业更看重批判性思维等难以被模型替代的能力。这意味着招聘流程可能进入一段“旧标准失效、新标准未定”的过渡期。
对用户/开发者/创作者的影响
对开发者来说，刷题仍有助于打基础，但仅靠算法题已不足以证明工程能力；展示你用 AI 编程助手完成真实项目的过程、说明取舍与验证方式，可能比现场手写代码更有说服力。对招聘方而言，需要设计能观察“人机协作质量”的环节，例如给定需求让候选人用编码智能体实现，并考察其审查、调试与边界判断。对普通用户和创作者，这一变化提示 AI 应用的门槛在下降，但结果质量更依赖使用者的判断力与品味，而非单纯的编码熟练度。
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值得关注的后续
一是 Anthropic 是否会把这种招聘思路形成公开、可复用的评估流程，而不停留在个人博客观点；二是其他大厂是否跟进考察“编程智能体使用能力”，以及是否出现新的标准化测试；三是雇主调查中技能测试占比是否在后续季度下降，以及批判性思维缺口是否推动软技能评估工具的增长。
来源：Slashdot
