最近我在思考一个有趣的现象：为什么很多能背出各种算法题解的程序员，在实际工作中却常常束手无策？这让我想起了当年自己面试时被要求手写红黑树的经历——说实话，那棵树在我职业生涯中从未真正种下过。
传统的技术面试就像是一场编程语法的高考。候选人需要记住各种API的调用方式、算法的具体实现细节，甚至是一些冷门的设计模式。但问题是，在AI编程日益普及的今天，这些记忆性知识的价值正在快速贬值。就像计算器发明后，我们不再需要心算复杂的数学题一样。
让我分享一个真实的案例。去年我面试了一位刚毕业的本科生，他在白板上完美地写出了快速排序的代码。但当被问到“如何设计一个能应对突发流量的电商系统”时，他却陷入了沉默。这恰恰暴露了传统面试的缺陷：我们测试的是记忆，而非思考。
在Vibe Coding的范式下，情况正在发生根本性改变。根据斯坦福大学人机交互实验室的最新研究，未来5年内，超过70%的编程工作将转向意图定义和系统设计。这意味着，程序员的核心价值不再是“怎么写代码”，而是“要解决什么问题”。
我观察到一些前沿科技公司已经开始实践新的面试模式。比如某硅谷独角兽企业，他们的技术面试已经完全取消了代码手写环节，取而代之的是：给候选人一个真实业务场景，要求他们在AI助手的协助下，设计出完整的解决方案。面试官评估的不是代码的语法正确性，而是架构设计的合理性、问题拆解的能力，以及与AI协作的效率。
这种转变其实很符合Vibe Coding的核心原则——代码是能力，意图与接口才是长期资产。当我们把编程从“语法记忆”解放到“问题解决”时，整个行业都会受益。非计算机背景的人才可以更快地进入技术领域，企业的创新速度也会显著提升。
不过，我也要提醒一点：这种转变不是要完全否定技术基础。就像建筑师不需要记住每块砖的尺寸，但必须理解结构力学一样，程序员仍然需要掌握计算机科学的基本原理。关键是要找到记忆与创新之间的平衡点。
展望未来，我坚信技术面试会越来越像一场“设计工作坊”。面试官和候选人坐在一起，面对真实的工作挑战，共同探讨解决方案。在这个过程中，我们评估的是候选人的系统思维、创新能力和学习潜力——这些才是真正难以被AI替代的核心竞争力。
那么问题来了：当AI能写出完美代码的时候，什么才是程序员的不可替代价值？也许答案就在我们重新定义技术面试的过程中逐渐清晰。