Meta 的 “AI-Enabled Coding Interview” 是一种新的实战型面试方式。官方文件明确说，这并不是考你“会不会用 AI”，而是考你在真实工程环境中解决问题、写代码、验证正确性、交流思路的能力AI Coding Prep Material (1)(1)。面试持续 60 分钟，只会有一题，但这题通常像个小项目，有预先写好的 starter code、辅助函数和一堆测试，有时还包含大体量的 txt 数据文件需要处理。整个过程更像你在公司内部接手一个陌生项目，要求你快速理解、修复、扩展并验证结果。

进入面试后，首先你会被要求在 CoderPad 这样的 IDE 中运行代码，面试官会观察你是否能理解已有代码，能否读懂 test case 的结构，能否主动验证问题。例如，有些测试用例本身是故意出错的；或者数据文件太大无法一次性读入内存，需要通过 getTestDictionary 这类方法抽样看格式。这种设计的目的，是看你是否具备工程直觉，能通过小样本了解整体结构。

AI 在这里只是工具。你可以用它生成样板代码、修复语法错误或帮你快速写循环，但真正的考点在于你能否判断 AI 生成的内容是否合理。Meta 官方提醒：AI 可能“幻觉”，写出不符合逻辑的实现，比如把 double 写成 int 或凭空调用不存在的函数。你的责任是读懂这些代码、发现问题、修正它、解释原因。面试官想看到你如何掌控 AI，而不是被它牵着走。

很多候选人卡在最后阶段——比如题目要求得分达到 4，而你得到 4.3。面对这种情况，你不需要慌，也不必死磕。Meta 的指导建议你直接说明情况：问清楚“为什么目标是 4，这个数字是怎么来的”；展示你的输出结果，解释为什么你的方案已经非常接近；最后说出你下一步打算如何优化，比如基于字母频率（frequency）重新建模，这种推理过程本身就是高分项。

在整个过程中，面试官会观察你四个核心点：问题解决能力、代码实现能力、验证能力、沟通能力AI
他们希望你能边写边讲，比如读文件时解释你为什么不用全量加载；调试时说明你怎么判断 AI 代码的 bug；结果不符时，你如何验证思路、提出优化方向。

面试的节奏通常是这样展开的：
前 5 分钟，你先澄清题意、确认目标值的含义；
接着用 10 分钟熟悉文件结构、跑通现有代码；
再花 20 分钟完成核心逻辑，让测试通过；
然后进行优化、验证性能、输出结果；
最后几分钟解释结果、总结下一步计划。

Meta 特别强调，AI 面试里最能体现水平的，是“你如何让 AI 写出最优的代码”，而不是“你让它写完就行”。你要展示出，你知道怎么设计 Prompt、怎么控制输出、怎么验证每一步结果。这场面试更像你和 AI 一起 pair-programming，但主导权必须在你手里。只要你能清楚地表达思路，发现问题、解决问题、验证逻辑，就能在这一新型面试形式中脱颖而出

在 Meta 的技术面试中，胜负往往不取决于会不会写代码，而在于能不能“讲清楚为什么这样写”。
而这，正是我们最擅长的事。

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