用 AI 辅助写代码太久，我竟然在 Wasmer 的面试代码审查里卡壳了

在 AI 辅助编程成习惯后，最可怕的不是代码写不出来，而是你明明知道哪里错了，却失去了用语言把它解释清楚的能力。我最近面试 Wasmer 时就经历了这种极其尴尬的「肌肉萎缩」感： Demo 演示阶段表现炸裂，结果在手动代码审查一个简单的缓存小文件时，我竟然像个没写过代码的本科生一样在那儿卡壳，除了指出一个 SHA 256 哈希值与 16 字节数组不匹配的低级错误外，剩下的 Bug 全靠面试官提示才勉强反应过来。

这种感觉非常诡异，我盯着代码看，直觉告诉我这里有问题，但我的大脑无法将这种「直觉」转化为技术语言。

为什么 AI 依赖会导致「技术失语」

我习惯了在 VS Code 里选中一段看起来不对的代码，然后让 AI 直接给出修复方案。在这种模式下，我的大脑跳过了「分析错误 → 构思方案 → 转化为语言 → 实施代码」这个链路，直接变成了「直觉感知 → AI 修复」。

在面试中，面试官要求手动 Review，没有 AI 辅助，我突然发现自己忘了怎么描述那些基础但关键的问题。比如：

• 在 async 循环里创建文件导致的设计问题，我竟然一时想不起 tokio task spawn blocking 这个词。
• 关于 reqwest 的 bearer_auth 处理。
• 简单的 & 借用问题，以及如何让它通过 anyhow 的上下文，或者 await 后面该怎么处理 ? 运算符。

这些东西在 AI 时代简直是「常识」，但当你必须用嘴说出来时，你会发现自己的技术词汇量在萎缩。

脱离 AI 修复 Bug 的真实体感

这次面试最硬核的部分是，面试官在 Review 完后让我通过邮件发送修复方案，并明确要求：不要使用 AI。

为了把那 7 个 Bug 全部找出来并修复，我花了 3.5 个小时。这 3.5 小时简直是一场噩梦。我发现自己不仅忘了语法，甚至连怎么在搜索引擎里精准描述问题来搜答案都快忘了。我强迫自己不用 AI 助手，那种感觉就像回到了写 Fortran 的年代，虽然让你意识到现在的工具多么高效，但过程极其痛苦。

我之前习惯于「只要 AI 报错，我就建一套基础设施去纠正它」而不是自己去改代码，这种深度依赖让我失去了手动编码的敏锐度。虽然在 AI 辅助工作时，我依然能一眼看出错误在哪里（鼠标悬停在那儿我就知道不对），但失去了解释权，就意味着在纯技术交流中失去了掌控力。

面对技术面试的实际建议

如果你也像我一样深度依赖 AI 编程，千万不要以为能做出惊艳的 Demo 就能在面试中稳操胜券。

• 不要只打磨 Demo： 演示产品能让面试官惊艳，但手动代码审查才是决定你技术底层的环节。
• 强迫自己回归基础： 抽出时间复习那些「简单到不需要 AI」的基础知识。
• 练习「技术口述」： 尝试在不使用 AI 的情况下，把一段代码的逻辑、潜在 Bug 及其原因完整地写出来或说出来。

这次经历给我最大的教训是：在 AI 时代，最容易被忽略的技能竟然是「基础」。如果你只习惯于「像穴居人一样指着错误点点点」，而不是清晰地阐述问题，那么在没有任何工具辅助的纯技术环节，你很容易让自己显得像个业余选手。