用 Leetcode 刷题来招程序员已经完全跟不上现在的开发节奏了

现在很多工程团队的 PR 数量翻了三倍，但大家手动写代码的次数反而少了，核心竞争力已经从“写出能跑的代码”转移到了“能不能审出 AI 写的代码里的坑”。很多招聘流程还在死磕代码输出，完全忽略了工程判断力，这在 Agent 时代简直是南辕北辙。

Merge 这个工具切入的点很有意思，它不考你写算法，而是让你扮演 Reviewer。具体实操流程是这样的：

一、候选人先面对一个小型代码库，阅读并对一个具体的 PR（拉取请求）提出修改意见或评论。

二、一个 AI Agent 会模拟真实工程师的行为，针对候选人的评论进行代码修改或回怼。

三、这个过程会反复迭代，直到候选人用完 5 次修改机会或者时间到为止。

最后平台会从三个维度给出评估结论，而且指标非常“实用主义”：

• 覆盖率： 候选人到底揪出了多少个 Bug 或安全漏洞。
• 沟通质量： 反馈是否高效且具有建设性，而不是在那儿浪费时间。
• 资源效率： 重点关注消耗了多少个 Token 以及经过了几轮修订才达成目标。

这种把 LLM 成本和 Token 消耗量纳入评估指标的做法很硬核，因为在实际工作中，能用最少的 Token 解决问题、让 PR 快速通过的工程师才是真正的高效能选手。比起让候选人在白板上写二叉树，这种模拟真实工作流的实操考核更能看出一个人的真实水平。