AI正以前所未有的方式重塑软件开发领域：每位初级开发者都似乎变成了代码工厂，而高级开发者却仿佛成了打扫残局的“清洁工”。
这是当前整个行业正在面对的残酷现实。尽管AI的倡导者们承诺所有人都将成为“10倍效率的开发者”，但实际发生的是：企业正在被海量看似完美、却在生产环境中崩溃的AI生成代码所困扰。
因此，本次特别采访了12位在2025年仍处于招聘一线的CTO与工程负责人，深入了解他们如今在招募开发者时所最看重的技能。
问题很简单：“因为AI的广泛使用，您在招聘开发者时现在最重视、而过去没那么在意的技能是什么？”
结果令人惊讶：他们要的并不是所谓的“提示工程师”（prompt engineer）。
这些技术领导者的答案印证了资深开发者早就猜到的事实：最有价值的开发者，不是那些能调用AI写出代码的人，而是那些能解决AI带来的问题的人。
批判性思维优先于代码产出
1. “AI常常自信地给出错误答案”
许多技术领导者表示，如今他们最看重的就是开发者能否质疑AI输出，而不是盲目接受。Geniusee联合创始人兼CEO Taras Tymoshchuk 指出：
“AI会自信地输出错误答案，开发者必须学会怀疑。质量的关键是验证假设的能力。”
他们的面试流程已发生变化：
- 在题目中加入错误或模糊的地方，观察候选人是否提出澄清问题
- 评估其对风险的判断能力，而非仅仅检查代码功能
- 看重思考过程而非固定答案，强调行为面试来测试候选人是否能抗拒“虚假自信”
2. “优秀的候选人把AI当成初级队友”
WeblineGlobal联合创始人兼CTO Vipul Mehta 表示：
“我如今更看重候选人能否独立验证AI生成的代码，而不是盲信AI。”
他会让面试者使用AI工具生成代码，然后分析潜在风险或指出测试思路。那些能冷静拆解AI结果、并提出改进建议的候选人尤为出色。
3. “一次审慎的检查避免了患者安全隐患”
OSP Labs创始人兼CEO Riken Shah 讲述了一个典型案例：一位应聘者在测试中指出了AI代码处理HL7时间戳的方式存在隐患，可能导致患者生命体征数据延迟同步。这个发现避免了一场可能引发法律责任和高额返工成本的危机。
4. “我们要的是能发现AI错误的人”
WeblineIndia市场与人事负责人 Vikrant Bhalodia 指出：
“技术评估不再只看代码的‘好坏’，更看候选人是否能站在架构、安全、稳定性等角度质疑AI建议。”
系统思维成为新竞争力
5. “AI能写代码，但无法判断系统如何扩展”
Varyence CTO Jason Hishmeh 指出：
“AI解放了基础编码，开发者如今更多承担设计可扩展、灵活架构的任务。人类判断力至关重要。”
他强调在面试中考查应聘者是否能抽象问题、评估系统交互、考虑未来发展。
6. “看似完美的代码，在现实环境下崩溃”
Vitanur的CTO Royal Rovshan 表示：
“我们现在重点考察的是系统思维，比如候选人如何优化CRM系统，或在高峰期如何减缓加载时间。”
仅了解工具已不够，能够识别潜在风险、权衡复杂因素的人才才是核心。
7. “AI生成函数，开发者构建结构”
Franzy联合创始人兼CEO Alex Smereczniak 指出：
“代码只是冰山一角，真正有价值的是结构性设计能力。”
面试中，他们通过现实场景考查候选人是否能清晰地推理、设定优先级，并预判影响。他们更看重能将AI融入流程并带来精准产出的开发者。
理解业务：AI无法掌握的关键能力
8. “过去招会写代码的，现在招会思考的”
Zibtek创始人 Cache Merrill 表示：
“AI能输出看似完美的认证系统，但客户可能只需要一个简单登录绕过。”
他们现在更重视能准确理解客户需求并引导AI达成目标的“技术翻译者”，而不是单纯会写代码的工程师。
9. “AI能实现功能，但只有人类懂需求”
CalTek Staffing总裁 Archie Payne 强调：
“现在最重要的招聘能力是系统设计。客户真正需要的是架构能直接解决业务问题。”
他的面试方法包括开放式系统设计问题与白板推演，重点评估思考流程、假设验证及权衡能力。
10. “能将商业洞察融入技术决策的工程师表现更佳”
Aimprosoft CEO Maxim Ivanov 指出：
“开发者不再只是代码工匠，而是产品战略合作者。”
他看重候选人是否能从产品视角出发，理解目标、拆解问题、提出具备商业逻辑的解决方案。产品思维如今从“加分项”变成“必备项”。
调试AI：新的面试核心环节
11. “我们招的是AI编辑与理解者”
WPWeb Infotech创始人Jigar Shah 表示：
“AI调试更多依赖上下文推理与逻辑检查，而非单纯修正语法。”
面试时，他们会提供AI写的代码片段，要求候选人先解释意图，再判断潜在问题。理解AI逻辑是关键。
12. “她花了15分钟提出问题再写代码”
AEX CEO André Ahlert 回忆了一位优秀候选人——在面对数据管道设计任务时，该候选人并未立刻编码，而是花了15分钟提问数据量、错误处理、可扩展性等关键问题，并对AI输出的代码进行重提示和优化。
这种深度思考与AI协作能力已成为开发者最重要的素质之一。
结语：AI未取代开发者，而是提升了他们的门槛
尽管围绕AI是否会替代开发者的争论不绝于耳，但实际在招聘前线的技术管理者正在寻找的是截然不同的技能。他们并不急于招募“提示大师”或AI布道者，而是更青睐能理性分析、应对AI带来复杂问题的开发者。
讽刺的是，AI本被视作让编码变简单的利器，结果却令“思考”的价值变得比以往任何时候都重要。
各公司正在用惨痛教训认识到，AI生成的代码附带“隐藏成本”，那些能在早期发现这些代价的开发者，将成为2025年最紧俏的高价值人才。
对担心被AI取代的开发者来说，有一个明确的方向：不只是会写代码，而是能思考、能辨别、能引导AI的开发者，将是企业最急需的中坚力量。