用 AI 準備技術面試

技術面試讓人緊張因為它是高風險的、表演你平常自己一個人慢慢做的技能。AI 在準備階段真的有用 — 除了實際面試本身,基本上每個部分都用得上。

沒有真人的 mock 面試

AI 對面試準備最有用的單一件事是無限 mock 面試:

你在面試我 [角色] 職位、[公司等級]。
一次問一個問題,等我回答,然後像資深工程師那樣評估。
答案弱的地方推回去。不要鼓勵。配合面試官嚴格度。

從系統設計題開始。

Claude 4.5 跟 GPT-5 都做得好。推回去的品質真的有用 — 它抓到你在友善朋友前能蒙混過去的揮手敷衍。真實面試前一週每天花一小時,你的流暢度會劇烈進步。

行為面試用一小組問題穿不同戲服:「講一次你跟主管意見不合」、「描述一個失敗的專案」、「你什麼時候必須在沒權威下影響別人」。獨特的大概 30 個;公司回收用。

用 AI 來:

不要逐字背答案 — 聽起來很排練。背底層故事加具體數字跟細節,然後自然講。

資深職位你會被測多個主題。AI 能做快速缺口分析:

對 [規模] 的 [資深後端] 職位,列出面試可能出現的技術主題。
每個問我故意難的問題。我答完後,指出我哪些主題弱。

這比讀教科書更快暴露你不知道的東西。花一週填 AI 浮上的特定缺口。

LeetCode 風程式面試,AI 角色混合。它擅長:

不擅長:

用 AI 當補充,不是替代,做題量的累積。

目標公司,把 interviewing.io / Glassdoor 報告加公司公開技術 stack 資訊貼進 Claude。問:「根據這些報告跟公開資訊,[公司] 面試裡可能會出現哪些特定主題?他們用什麼不尋常的面試格式?」

這浮出你略讀會錯過的 pattern。「Stripe 問支付系統細節」、「Google 還是做 4 輪 leetcode-hard」、「Anthropic 面試含 AI 安全情境的書面評估」。

每次面試結尾你會問問題。大部分候選人有 2-3 個通用的。更好的候選人有 5-8 個具體、顯示真實思考的。

問 AI:「根據這個職缺描述跟我對 [公司] 的了解,我能問面試官哪 10 個具體問題,顯示我對這個職位仔細想過?」

輸出通常 5 個很好、5 個通用。挑好的、丟其他、加自己幾個。

面試當天執行本身,AI 幫不了。call 中你不能把問題貼進 ChatGPT。很多公司現在有遠端面試偵測(視線追蹤、副螢幕偵測)。不要作弊;你會被抓而且什麼都沒學到。

你根本不懂的主題。AI 能排練你,但不能取代真實學習。被問分散式系統而你從沒做過,再多 mock 面試練習也不能取代實際學材料。

練習怎麼自然講話。AI 對「你聽起來怎樣」的回饋不可靠。錄你自己、回放、或跟真人練。對話流暢來自真實對話,不是文字交換。

第一週 1-2 天:缺口分析。識別弱主題、規劃研讀。

第一週 3-7 天:讀弱主題。用 AI 在你學的時候解釋概念。

第二週第 1 天:行為準備。草擬 8-10 個 STAR 故事。讓 AI 壓力測試。

第二週 2-5 天:每天 1 小時 AI mock 面試。變換格式:系統設計、行為、程式、深技術。

第二週第 6 天:目標公司準備。具體問題、具體格式。

第二週第 7 天:休息。前一天不要硬塞。

讓 AI 回饋這些:

要 AI 在你的 mock 面試答案裡特別注意這些。