If I were to hire today, this is how I would structure the interview process: Round 1: in-person & no AI allowed; test domain expertise and knowledge on the fly Round 2: a project that must be done with AI (impossible…

一句话看懂：Zara Zhang 在社交媒体上提出了一个针对 AI 时代的人才选拔框架：第一轮面试完全禁止使用 AI，考察候选人的硬核领域知识；第二轮则要求必须借助 AI 完成一个传统方式不可能完成的项目，评估其与 AI 协作的能力和思考过程。这一框架引发了关于“如何筛选真正会用 AI 的人”的广泛讨论。

事件核心：发生了什么

2026 年 7 月 21 日，科技行业观察者 Zara Zhang 在 X 平台发布了一条帖子，提出了她心目中理想的 AI 时代招聘流程。首轮面试为线下进行，不允许使用任何 AI 工具，旨在测试候选人在无辅助情况下的领域专长和快速反应能力。第二轮则是一个必须依赖 AI 才能完成的上手项目——例如使用大模型进行复杂数据分析、自动化流程构建或图像生成——候选人的评估标准不限于最终产出，还包括其与 AI Agent 的对话记录，即他们如何向 AI 提问、分解任务、纠正错误以及迭代方案。该帖子在短时间内获得了近 1.9 万次浏览和 56 条回复，用户热烈讨论了这一方法在实际招聘中的可行性与局限性。

为什么重要

这个观点之所以值得关注，因为它直接回应了当前 AI 人才市场的一个核心矛盾：许多公司依然在用传统的白板算法题和项目经验去评估候选人，而忽视了“人机协作能力”正在成为硬技能的一部分。Zara Zhang 提出的“无 AI → 必用 AI”的两阶段设计，本质上是在重新定义什么是真正的 AI 领域专业素养——不只是会调用 API 或使用大模型聊天，还要能独立判断 AI 输出是否正确、何时需要人类介入、以及如何通过 Prompt 工程或 Agent 编排获得高质量结果。这一框架对技术面试官、HR 和创业团队都有启发作用，尤其是在大模型推理成本快速下降、AI 应用渗透进每一个岗位的背景下，企业和候选人双方都需要新的评估标准。

对用户/开发者/创作者的影响

对于求职开发者而言，这释放了一个明确信号：未来招聘中，“会用 AI”可能不再是一个加分项，而是一个基础要求。开发者需要培养自身的领域壁垒（第一轮测试），同时熟练掌握与 AI 模型、Agent 和工具的协作技巧（第二轮测试）。对于内容创作者和产品经理，这一框架提醒他们要重视 AI 工作流的透明性和可复现性——面试官会检查 chat transcript，意味着你不仅需要给出结果，还要能展示自己如何引导 AI 达到那个结果。对招聘方来说，这个建议提供了实操思路：可以考虑在面试中引入一个“无 AI 关”和一个“必用 AI 关”，以避免候选人只是擅长搜索或依赖自动补全但缺乏真正的判断力。

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值得关注的后续

目前公开信息显示，该帖子仍停留在讨论阶段，尚无公司明确宣布采用这一框架。值得观察的几个方向包括：第一，是否有知名科技公司（如 OpenAI、Anthropic 或大型 AI 应用初创企业）将其转化为正式招聘流程；第二，该方法的第二轮项目具体难度如何定义，以及如何防止候选人提前训练出“套路化的 AI 协作模板”；第三，随着 Agent 和多模态模型性能的持续提升，第一轮“无 AI”测试的题型和难度是否会相应变化。如果这一逻辑被验证有效，它可能影响未来 AI 技能认证、培训课程乃至高校课程设计的方向。

来源：Follow Builders · X · Zara Zhang