Meta AI-Enabled Coding Interview 在 2025 年正式上線，並於 2026 年成為 Meta Software Engineer 面試的標準流程。這不是 LeetCode 刷題，而是一場「AI 協作＋真實 codebase」的實戰面試。本文整理最新面試流程、評分重點與準備 SOP。

目錄

前陣子寫了一篇《AI 時代的面試：我不考 coding，只問為什麼》，講我自己面試團隊成員的邏輯。結果收到不少讀者問：「那如果是我要去面試大廠呢？Meta、Google 這些公司現在怎麼考？」

剛好 Meta 在 2025 年 10 月開始大規模試行 AI-Enabled Coding Interview，到 2026 年已經變成標準流程。這跟傳統 LeetCode 刷題完全不一樣。

這兩週我跟幾個真的去大廠面試過 AI Coding 的朋友聊了不少，問他們當時的感受和細節。同時我自己也在面試 candidate，一直在調整 format——因為之前那套 tech interview 根本不貼近現實工作了。再加上 Reddit、Blind 上網友的分享，還有幾份面試指南，整理出這篇拆解：這個新面試到底在測什麼。

Meta AI-Enabled Coding Interview：從語法到判斷力的轉變

Meta AI-Enabled Coding Interview 面試格式（60 分鐘真實世界模擬）

傳統 Meta 面試是兩輪獨立的演算法題（45 分鐘各解一題）。新的 AI-Enabled 格式改成：

項目 傳統格式 AI-Enabled 格式
時間 45 分鐘 × 2 輪 60 分鐘 × 1 輪
題目 獨立演算法題 多檔案 Codebase + 連續任務
工具 純手寫（無 IDE） CoderPad + AI 助手
目標 證明你會寫演算法 證明你會用 AI 解決問題

Meta Coding Interview 傳統格式 vs AI-Enabled 格式比較表 2026

環境是 CoderPad，旁邊有個 AI chat sidebar，候選人可以選擇用 mini、Haiku、Gemini Flash 這幾個模型系列。注意：都不是 SOTA，清一色是小模型。這是故意的——他們不想讓你靠 AI 硬解，而是看你怎麼跟「不那麼聰明」的 AI 協作。(PS. 當然有可能是因為 GPT5 or Opus 一下子就做完也很尷尬)

Meta AI Coding Interview 的三種常見考題類型

根據多位候選人回報，題目會是以下三種之一：

1. 從頭建立功能

給你一個現有的 codebase 結構，要求你新增一個功能。例如：

  • 現有一個卡牌遊戲系統
  • 需要實作「抽 N 張牌，找出總和為 15 的三張牌組合」

2. 擴充半完成的程式碼

程式碼框架已經有了，但核心邏輯是空的或錯的：

  • main.py、solve.py、utils.py、test.py + data 資料夾
  • 你需要理解整體架構，然後補完或修正

3. Debug 壞掉的實作

測試會失敗，你需要：

  • 看懂錯誤訊息
  • 追蹤程式碼流程
  • 找到 bug 並修復

Meta AI-Enabled Coding Interview 評分標準：真正看重的 4 個能力

這是最關鍵的部分。Meta 官方說明評估四個維度：

1. Problem Solving

  • 你怎麼釐清需求？
  • 遇到模糊的地方會不會主動問？
  • 能不能把開放式問題拆解成可執行的步驟？

2. Code Development & Understanding

  • 你能不能快速看懂別人寫的程式碼？
  • 你能不能在現有架構下寫出符合風格的新程式碼？
  • 就算是 AI 幫你寫的，你能不能解釋每一行？

3. Verification & Debugging

  • 你會不會先跑測試？
  • 你怎麼追蹤 bug？
  • 你修完之後會不會檢查有沒有 regression？

4. Technical Communication

  • 你在做什麼，面試官聽得懂嗎？
  • 你能不能在「講太多」和「講太少」之間找到平衡？

候選人真實經驗：AI 不是答案機

一位候選人分享他的經歷：

一開始面試官跟我說：「先自己試試看，跟著測試失敗的地方走。」

我問他：「可以讓 AI 幫我全部寫嗎？」

他回：「可以，但它可能是錯的。」

這句話很關鍵。AI 在這個面試裡不是作弊工具，是你的 junior engineer。它會給你答案，但答案可能：

  • 語法對但邏輯錯
  • 小測資過但大測資爆
  • 符合規格但效能很差

另一位候選人說內建的 AI 感覺「比 ChatGPT-3 還弱」，在效能優化上完全幫不上忙。所以如果你平常依賴 ChatGPT 寫 code，這個面試會讓你原形畢露。

Checkpoint 邏輯：至少過 3 個

這個面試有明確的 checkpoint 系統。一個題目會有多個階段或子任務，每完成一個就是一個 checkpoint。

根據多份經驗分享：

  • 3 個 checkpoint = 最低門檻（但不保證過）
  • 4+ checkpoint = 明顯加分
  • 沒過 3 個 = 幾乎確定被拒

所以策略是：先求廣度，再求深度。確保基本功能都能動，再來優化。

準備策略：不是刷 LeetCode

Meta AI Coding Interview 準備策略：別只刷 LeetCode

這個面試跟傳統準備方式完全不同：

1. 練習讀別人的程式碼

Clone 一個中小型 open source 專案，給自己 15 分鐘理解架構，然後試著：

  • 新增一個小功能
  • 修一個 issue
  • 寫一個新的測試

2. 練習跟 AI 協作

在 Cursor 或任何有 AI 的 IDE 裡：

  • 練習寫精準的 prompt（「只實作 X 和 Y 函數」比「幫我解這題」好）
  • 練習審查 AI 生成的 code
  • 練習在 AI 給錯答案時自己修正

3. 跟 recruiter 要練習環境

Meta 有提供官方的 CoderPad 練習環境，主動要求試用。熟悉介面、熟悉 AI 工具、熟悉快捷鍵。

4. 練習 pipelining

60 分鐘很短。有經驗的候選人會在 AI 生成程式碼的同時：

  • 審查上一段 AI output
  • 或者向面試官解釋思路

這種「平行處理」是時間管理的關鍵。

這跟我的面試哲學有什麼關係？

回到我之前寫的「我不考 coding，只問為什麼」——Meta 這個新面試其實在測同一件事：你的判斷力。

我自己面試的時候，第一階段會直接問「為什麼」——為什麼用這個技術？比較過哪些選項？背後的原因是什麼？

第二階段我會給 take home homework，題目會比較複雜——通常是多系統串接之類的。為什麼選這種題目？因為多系統整合就連 AI 都很難輔助，需要很多實戰經驗才能處理好，這才能看出真正的能力。我會跟他說：「用 AI 可以，但你要能解釋出來，而且我會看最後成果的完成度。」

這跟 Meta 的 AI-Enabled 面試異曲同工：

  • Meta 讓你在 AI 協作的過程中展現「為什麼」
  • 我讓你在 take home 的過程中展現「為什麼」

當 AI 給你三種實作方式，你選哪一個？為什麼？ 當 AI 的答案有 bug，你怎麼發現的？怎麼修的？ 當時間不夠，你決定放棄優化先求功能完整，這個 trade-off 你怎麼想的？

AI 時代，能寫 code 不稀奇，知道為什麼這樣寫才是你的價值。

Meta AI-Enabled Coding Interview 準備 SOP（2026 實戰版）

我問了我的朋友：「你錄取了嗎？」

他說 AI coding 這邊應該是過了，其他的他還在等。他也把他準備的 SOP 分享給大家。

SOP 0｜先校正認知

目標不是： 用 AI 解掉題目

真正目標是：

  • 證明你沒有 AI 也能想清楚
  • 有 AI 時不會被帶偏

準備方向是：「思考流程穩定度」＞「模型強度」

SOP 1｜開場 3 分鐘固定腳本（必背）

面試一開始，一定要先說這段話（意思到就好）：

「我會先確認問題理解與成功標準，再看 failing tests / code structure，AI 我會用來輔助理解與比較方案，但關鍵決策我會自己下。」

這句話的作用：

  • 告訴面試官你會管 AI
  • 直接降低他們對「作弊」的戒心

SOP 2｜讀題順序（禁止亂看 code）

正確順序（90% 人做錯）：

  1. 不要先看 source code
  2. 先看：
    • failing tests
    • input / output 定義
    • README / 題目敘述
  3. 用一句話講出：「現在壞在哪」、「修好要長怎樣」

面試官此時就在判斷：你是不是 PRD 型工程師

SOP 3｜AI 使用三段式（關鍵）

Phase A：理解（Allowed）

你可以對 AI 說：

  • 「幫我 summary 這個 function 的責任」
  • 「資料流從哪到哪？」

不要說：「幫我修好」

Phase B：方案比較（加分）

正確用法：

「我有 A / B 兩種解法，請幫我比較 trade-off（效能 / 可維護性 / 風險）」

這一步 = PRD decision section

Phase C：生成（最後才用）

只讓 AI 寫：

  • boilerplate
  • helper function
  • 重複性 code

核心邏輯自己先講。面試官很常會打斷問：「你先不用 AI，說你會怎麼寫」

SOP 4｜必做的「說不做什麼」

一定要主動說一句：

「這一輪我先不處理 X，因為時間有限 / 需求不明確 / 風險高」

這句話直接拉開：Senior vs Junior

SOP 5｜Debug SOP（照這個講）

遇到錯誤時，照這個順序講：

  1. 現象是什麼（test fail / timeout）
  2. 假設原因（2–3 個）
  3. 我先驗哪一個（為什麼）
  4. 結果是什麼
  5. 下一步

全程口述。面試官不是在看你多快，是在看你 debug 是否可複製。

SOP 6｜結尾一定要做的事（超多人忘）

最後 5 分鐘，主動總結：

「我這一輪完成了 A、B，留下的風險是 C，如果有更多時間，我會做 D」

這是 PRD 的 Future Work / Risk。

SOP 7｜平時怎麼練

每週 2 次這樣練就夠：

  • 隨便找一個小 repo 或 LeetCode with discussion code
  • 強迫自己：
    • 先講理解
    • 再寫 code
    • 再讓 AI review 你

重點不是題數，是流程是否穩定。

一句話總結這套 SOP

AI-enhanced interview 不在比你用什麼模型，而是在比：你有沒有一套「AI 來了也不會亂」的 SOP。

有沒有看到？其實就連大廠的 interview 都在比 PRD 能力跟驗收能力。

這邊特別強調三件事：

  1. PRD 能力——規格與需求的描述能力。你能不能把模糊的問題轉化成明確的 spec？
  2. 溝通能力——你的思考過程能不能讓別人（包括 AI 和面試官）聽懂？
  3. 驗收能力——也就是 QA 的能力。你能不能發現 AI 的問題、驗證它的輸出、確保最終成果符合預期？

這三個能力加起來，就是 AI 時代工程師的核心競爭力。

給準備面試的人的最後建議

  1. 別再只刷 LeetCode——我自己喜歡 LeetCode 是因為它讓我成長，而不是背誦八股題目。但這個面試測的是「讀 code」和「用 AI」的能力，光靠刷題準備不夠
  2. 練習審查 AI output——把 AI 當 junior，你是 senior reviewer
  3. 練習溝通——AI 時代，溝通變成剛需。不管是跟 AI 下 prompt 還是跟面試官解釋思路，你的思考過程要能清楚表達出來
  4. 練習時間管理——很多人反應就算有 AI，60 分鐘還是非常緊繃。這其實很考驗你跟 AI 協作的熟悉度，不是臨時抱佛腳能補的
  5. 接受 AI 會出錯——而且這正是面試官想看你怎麼處理的地方

參考資料