程序员准备面试，过去十年基本就一套流程：刷 LeetCode，背数据结构，在空白编辑器里徒手写出没有 bug 的算法题。很多人练到后来，真的是闭着眼睛都能写快排。
这套东西，Google 现在不想考了。
前阵子外媒拿到一份泄露的内部文件，说 Google 在部分软件工程师岗位上试点一种新面试：候选人可以开着 Gemini 一起读代码、找 bug、做优化。考核的重点，从"你会不会写"，变成了"你会不会用 AI"。
注意，这不是开卷考试那么简单。
新面试长什么样
根据曝光的信息，这个新环节叫"代码理解"（Code Comprehension），先在 Google Cloud、平台与设备这些团队的初中级岗位里试。
它跟传统白板编程是反着来的。不让你从零写，面试官直接丢给你一段别人写好的、你没见过的代码。你可以用官方提供的 Gemini 助手。你要做的是：读懂它，找出里面藏的 bug，做性能优化，然后跟面试官讲清楚这段代码在干什么。
外面传过什么"60 分钟看 500 行代码""彻底取消算法题"，我比对了几家的报道，这些细节大概率是夸大的。算法题没取消，它还是敲门砖。新面试是叠加在上面的，考的是另一种能力。
允许用 AI，不等于可以躺平
内部文件给这个新模式定了个调子："Human-led, AI-assisted"——人主导，AI 打下手。
这话听着客气，实际操作里考生很容易掉进两个坑：
一种是全信 AI。遇到问题直接丢给模型，吐什么抄什么。面试官追问一句"这里为什么要加锁""这个边界条件怎么办"，当场卡壳。这种在面试里直接低分，没有商量。
另一种反过来，看不上 AI，坚持全程手写。放在今天，这也会被扣分——工程上讲求效率，你不用工具，时间多半不够，还会被判定为不适应现在的开发方式。
Google 想要的是哪种人？大概是这样：把 Gemini 当一个需要盯着的初级实习生。你自己有假设、有方向，Prompt 写得清楚，知道要约束什么边界。最关键的一条——AI 给你一段看着很漂亮、其实埋了逻辑漏洞的代码，你能看出来。
说到底，考的还是你懂不懂代码。只是"懂"的证明方式变了。
不只 Google 一家
Meta 之前也开始在部分技术面试里试点，允许候选人用多模型协作的编码环境。 其他的，如 Canva、Shopify、Rippling等都涉及 AI 面试。
大厂一起转向，背后是干活的现实变了。现在效率高的程序员，从零敲代码的时间越来越少，大量时间花在读、改、审 AI 生成的东西上。写代码这件事的门槛被模型拉平之后，"写得快"不值钱了，值钱的是看得懂、改得准、控得住。
所以如果你最近在准备面试，有两件事值得练：
一是精读陌生代码。找几个中等规模的开源项目，不运行、不查文档，就硬读，练快速理清别人函数逻辑的本事。
二是养挑刺的习惯。平时用 AI 写代码的时候，别抄完就跑，刻意去审它、质疑它，找它藏的 bug。练多了，手感会有。
面试题跟着时代换，准备面试的人也得换。