当一家顶尖AI公司发现自己用来招聘顶级工程师的“带回家”测试，被自家的AI模型轻松破解时，这已经不是一个招聘问题，而是一个行业信号弹。Anthropic最近就经历了这一幕：为了招聘性能工程师，他们设计的考题被Claude反复“击败”，被迫在一年内对考题进行了三次大改，并最终公开了原始题目。
这本质上是一次“AI抵抗性”评估的实战演练。Anthropic发现，考察具体算法优化、内存管理和并发调试的传统题目，Claude已经能交出高质量答案。这意味着，如果还按老方法考，招来的可能只是一个“人形Claude”。因此，他们的新考题必须转向AI不擅长的领域：模糊问题定义、跨系统权衡决策，以及创造性地整合非技术约束。说白了，公司不再需要“解题高手”，而是需要“出题专家”和“系统架构师”。
这释放了两个残酷的现实。第一，高级工程师的知识壁垒正在被AI快速抹平。过去值钱的“经验”和“熟练度”，在顶级模型面前迅速贬值。第二，技术人才的评估标准正在发生根本性迁移。价值核心从“执行效率”转向了“定义问题的能力”和“人机协同的领导力”。未来顶尖工程师的核心竞争力，很可能是能精准指挥AI军团，去攻克那些连AI自己都看不清的复杂系统难题。
行业的连锁反应已经开始。Anthropic公开考题，等于为行业树立了新标杆。其他大厂势必跟进，重新设计自己的技术面试。这会导致两个结果：一是高端人才进一步向能提供最前沿人机协作挑战的公司集中；二是那些反应迟缓的公司，其招聘标准将与时代脱节，招来的团队可能无法驾驭AI原生的研发范式。这不是未来，这是现在进行时。工程师的饭碗端得更牢了，但前提是，你得先成为那个给AI“布置作业”的人。
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