谷歌AI面试新政:「代码理解」环节到底考什么

TL;DR： 谷歌新的AI面试政策里，加入了一个针对初中级软件工程师候选人的试点环节——「代码理解」（code comprehension）。这个环节里Gemini不是被禁用，而是被要求使用。你会拿到一段完全陌生的代码、60分钟时间，以及谷歌自己提供的模型——不能用任何外部工具。面试官考察的是提示词工程能力、输出验证能力和调试能力，而不是死记硬背写代码的能力。谷歌不是第一个这么做的：Meta、Canva、Shopify、Rippling早就在跑类似的形式了。如果你要面的公司还没公开这类政策，也值得提前假设某个环节可能很快就会长这样——尤其是如果你正在申请美国科技公司的话。

过去十年里，谷歌技术面试前给候选人的叮嘱基本都是「不许用外部资源、不许用AI、什么都别查」。到了2026年5月，谷歌悄悄在一个特定环节里把这条规矩反过来了——而且开始给候选人打分：看他们能不能用好这个多年来一直被要求「收起来」的工具。

谷歌这个试点到底要求什么

这个新环节叫「代码理解」环节，实际范围比「AI面试」这种标题党听起来要窄得多。目前确认的信息如下：

• 适用范围：部分美国团队里的初中级软件工程师候选人，试点从Google Cloud和平台设备部门开始。
• 形式：候选人会在CoderPad里拿到一段大约200到500行、完全陌生的代码。60分钟内，需要读懂它、调试出一个问题、讨论设计思路，并提出改进建议。
• 能用的工具：Gemini，而且只能是Gemini。助手由谷歌提供，候选人不能换成Claude、GPT-5或其他任何模型。
• 没变的部分：谷歌传统的、不允许任何AI辅助的coding环节，依然存在于同一套面试流程里。这个试点是新增了一个环节，不是取代原来的。
• 时间线：2026年5月初公布，如果效果理想，会在下半年继续扩大范围。

放在更大的背景下看，这件事其实没那么突然。Sundar Pichai在2026年4月的一篇帖子里透露，谷歌内部新写的代码里大约75%已经是AI生成、由工程师审核通过的，比前一年秋天的约一半又高了不少。当一家公司出货的代码里四分之三已经过了AI这一道工序，它没什么理由继续假装面试还该停留在2015年的样子。

对正在申请美国科技公司的中国留学生和持H1B求职的候选人来说，这个趋势尤其值得留意——不管你面的是谷歌本尊，还是同样在跟进类似形式的Meta、Shopify这类公司，「AI协作」正在从加分项变成明面上被打分的硬能力，而不是面试时该藏起来的东西。

谷歌不是第一个，是第四个

如果你是因为猎头提到「有个AI环节」、以为这是谷歌独有的怪事才搜到这篇文章，那有必要了解一下更完整的图景。谷歌至少是第四家把AI辅助技术面试正式制度化的大型雇主。

• Meta从2025年7月起就在跑同样基于CoderPad的「AI-Enabled Interviews」试点，但采用的是可选模型制——GPT-5、Claude、Gemini、Llama 4任选，而不是指定一个模型。整个2026年，Meta一直在把这套形式往后端和基础设施岗位扩展。
• Canva和Shopify都已经转向要求候选人在技术环节使用AI工具的形式，把「熟练用AI」当成工作本身的一部分，而不是例外情况。
• Rippling基于类似的思路，在技术面试里也允许使用AI工具。

值得琢磨的一个细节是：Meta让候选人自己选模型，谷歌不让。这不是个小差异。自己选惯用工具，测的更接近你日常真实的工作方式；被塞给一个你可能从没用过的工具，测的更接近在一个你没得选的约束条件下的适应能力。如果你正在准备这类环节，别想当然地以为自己平时用ChatGPT的习惯能直接搬过去用——先搞清楚自己面对的到底是哪一种形式。

面试官到底在打分什么

这不是一个「加了AI外挂」的普通coding面试评分方式。谷歌公开的评分标准很具体：

提示词工程能力。 你能不能把Gemini引导到真正的问题上，而不是问一些泛泛而谈、没什么用的问题？「这个函数是干嘛的」得到的信号，远不如「追踪这个函数的返回值往下三层调用是怎么被用的，告诉我有没有可能是null的情况」有效。

输出验证能力。 这是候选人最容易低估的一项。Gemini偶尔会给出一个听起来很有道理、但其实微妙地错了的解释，或者干脆漏掉一个边界情况。面试官盯的是你能不能识别出这一点——而不是原样把模型的答案当成自己的结论转述出去。

脱离模型辅助的调试能力。 真正的bug还是得靠你自己在真实代码里追踪出来。AI可以帮你更快地摸清一个陌生文件的结构，但没法替你完成「找到bug之后理解它为什么会发生」这一步。那些让Gemini全程讲解、自己一点补充都不加的候选人，往往就是被面试官标记出来的类型。

注意这份清单里缺了什么：死记硬背、限时算法背诵、从零手写数据结构，都不在其中。这个环节考察的能力跟LeetCode式面试本质上不同，这也正是为什么把它当成「加了外挂的同一个面试」，是大多数候选人最容易踩的坑。

公平性争议，简单说说

不是所有人都觉得这是个纯粹的进步。AI编程创业公司Cognition的人力运营负责人Emily Cohen对Business Insider给出了一个很直接的说法：在工程师日常都离不开AI工具的今天，还测试他们脱离这些工具的能力，「就像让一个孩子不带计算器去考数学」——在她看来，老式面试形式早就已经跟不上真实的工作了。

反对意见主要来自新形式的批评者而非谷歌自己，观点更窄一些：在一个限时60分钟的环节里，只能用公司指定的单一模型，测出来的东西跟工程师日常真实使用AI的方式——自己挑工具、不受面试官设定的时钟束缚——是两码事。两种说法都有道理，谷歌也没有公布数据来证明哪一种更接近事实。但没有争议的是：引导模型、核查输出、调试模型犯的错——这项能力，不管你觉得该不该考，现在确实已经是真实雇主在打分的东西了。

如果你想了解AI主导和AI辅助面试在各个平台上到底是怎么评分的，可以看看我们关于如何通过AI面试的完整指南，里面用同样的方式拆解了HireVue、Mercor、Apriora和Ribbon。公司不同，但底层的变化是一样的——AI正在从面试里的违禁品，变成流程里一个正式的角色。

具体该怎么准备

看再多关于提示词工程的文章也练不出这项技能，真正管用的是在时间压力下实际用起来。以下几个方法可以直接拿去练：

用一段陌生的代码库练习，而不是自己写的代码。 这个环节的核心就在于你事先并不了解这段代码。找一个你从没碰过的中等规模开源仓库，给自己限时60分钟，逼自己借助AI助手去理解代码结构，而不是一行行自己啃完。

故意练习「抓住模型犯错」的能力。 拿一个AI工具，就某个代码库故意问一个模糊的问题，看它在哪里会微妙地出错。训练自己识别「听起来对但其实错了」的答案，正是谷歌明确表示要考察的能力——大多数人从没练过这个，因为大部分练习的方向是「让AI给我正确答案」，而不是「注意到它没给对」。

不只练不限时版本，也要练真实压力下的版本。 AceRound的模拟面试模式就是为这个场景做的——一个会根据你的回答追问、真正带计时的自适应AI面试官，让你第一次同时应付模型、计时器和面试官的注意力，不是发生在真正的面试现场。

搞清楚自己实际会用到哪个模型。 如果猎头能告诉你，你面对的是Gemini专属（谷歌模式）还是可选模型（Meta模式），就提前用那个具体的工具练习。你围绕GPT-5搭建的工作流程，不会自动套用到一个你从没在压力下用过的Gemini界面上。

关于这些系统到底能看穿什么、看不穿什么这个更大的问题，我们关于AI面试作弊检测的解析覆盖了另一个更老、也更有争议的话题——违背公司意愿使用工具。如果你要面的公司还没像谷歌这样公开政策、你不确定这条线到底划在哪里，这篇也值得读一读。

常见问题

谷歌面试允许用AI吗？ 在一个特定的试点环节里是允许的。从2026年5月开始，谷歌在部分美国团队（从Google Cloud和平台设备部门起步）试点了一个针对初中级软件工程师岗位的「代码理解」环节。候选人会在CoderPad里拿到一段自己从未见过、大约200到500行的代码，用谷歌提供的Gemini去阅读、调试、讨论。同一套面试流程里，不允许使用任何外部工具的常规coding环节依然照常进行，并没有被取代。

我能在谷歌面试里用ChatGPT或者自己惯用的AI工具吗，还是只能用Gemini？ 在允许使用AI的这个试点环节里，只能用Gemini。模型和CoderPad环境都由谷歌提供，候选人不能把Claude、ChatGPT或其他任何助手带进这个环节。谷歌传统的、单独评分的coding面试环节，依然完全不允许使用任何AI工具。

这么做的只有谷歌一家吗？ 不是。Meta从2025年7月起就在CoderPad上运行「AI-Enabled Interviews」试点，候选人可以在GPT-5、Claude、Gemini、Llama 4之间自选模型，并在整个2026年逐步把这套流程扩展到后端和基础设施岗位。Canva、Shopify和Rippling也都转向了要求或期望候选人在技术面试环节使用AI工具的形式。谷歌是把这件事正式制度化的第四家大厂，不是第一家。

代码理解环节里，谷歌到底在考察什么？ 三件事：提示词工程能力（能不能有效引导Gemini去调查这段代码）、输出验证能力（Gemini给出的结论出错或不完整时，你能不能识别出来）、以及脱离模型的调试能力（找到问题所在后，你是否真的理解bug为什么会发生，而不是全靠模型讲解）。这个环节不考察你能凭记忆写出多少代码。

面试里强制要求用AI公平吗？ 这一点存在争议。AI编程创业公司Cognition的人力运营负责人Emily Cohen对Business Insider表示，在工程师日常都靠AI工具的当下，还让他们脱离这些工具接受测试，「就像让一个孩子不带计算器去考数学」，老式面试形式已经不再对应真实的工作方式。批评者则反驳说，在限时环节里只能用公司指定的单一模型，测出来的能力比工程师日常自由选择工具、不受考官计时约束时的AI协作能力要窄得多。两种立场都没有定论，但抛开这场争论，越来越多雇主已经开始实打实地给这项能力打分，这是既成事实。

这种形式会不会扩散到谷歌和Meta之外？ 两家公司目前都还是试点阶段，没有铺开到全公司，谷歌自己的计划也是「效果好才扩大」。但十二个月内有四家大型雇主不约而同走向同一个方向，这更像是一种趋势而不是巧合。具体形式可能各家不同，但可以合理预期，未来一年会有更多技术面试流程加入AI协作环节。

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作者 · Alex Chen。职业顾问，曾在科技行业做过猎头。在招聘那一侧做了5年之后，转向帮助候选人这一边。写的都是真实的面试博弈，不是教科书式的空话。