AI 工具大爆發，軟件考試卻還停在“純手寫”時代？

2025 年 6 月，一個標語寫著 “Cheat on Everything”（對，意思就是“什么都能開掛”）的 AI 初創公司——Cluely，正式宣布獲得由 a16z 領投的 1 500 萬美元 A 輪融資，估值超過 1.2 億美元。

這家公司做的事情很簡單：通過屏幕監聽和耳機傳輸，在你參加技術面試或考試時，實時將“正確答案”悄悄喂給你，讓你“靜音開掛”。媒體稱它為“AI 面試外掛中的 OpenAI”，而創始人 Roy Lee 原本是哥倫比亞大學計算機系的學生——因打造 Cluely 被校方處分后反而爆火。

乍看之下，這是“作弊的勝利”，但它真正反映出的，是一個更深層的問題：

當前的軟件考試制度，正逐漸與現實開發脫節——而 AI 的普及，正在把這個裂痕撕得更大。

一方面，GitHub Copilot 的官方實驗顯示，使用 AI 編碼助手的開發者完成同等任務速度提升高達 55.8%； 另一方面，Stack Overflow 的最新調查顯示，76% 的開發者已在使用或打算使用 AI 編碼工具，AI 編程早已從邊緣走向主流。

但諷刺的是：在這些 AI 工具成為工作中“標配”的同時，我們的軟件認證考試、招聘面試、能力測評……仍然要求“全程禁用 AI 工具”，甚至模擬封閉環境，禁止聯網。

這就導致一個現實落差：

• 企業實際在用的是“AI 輔助開發力”；

• 考試卻仍在比誰能手動拼字符串、背 API 或從零造輪子。

這不僅效率低，更不公平。 而 Cluely 的崛起，正是這種“壓抑真實能力 + 防不勝防”機制下的必然產物。

趨勢已定：不會用 AI 的工程師，正在被生產力曲線邊緣化

AI 在開發流程中的定位，已經從“可選插件”變成了“效率引擎”。

1. Copilot 實測：寫同樣功能，快 55%

GitHub 發布的一組實驗數據指出，開發者在執行同一任務時（如用 TypeScript 編寫 HTTP 服務），啟用了 Copilot 的那一組平均提速 **55.8%**。在具體細節上，AI 編碼助手不僅提升了敲代碼的速度，還自動補齊了一些邊界檢查、容錯邏輯、語義注釋，甚至包括測試樣例的初步生成。

也就是說，AI 正在接手人類開發中大量重復性、模板化、規則明確的那部分工作。

2. Stack Overflow 調研：76% 開發者正走向“協同模式”

2024 年度 Stack Overflow 報告指出，已有 44.7% 的開發者在日常工作中使用 AI 工具，另有 31.5% 表示“計劃一年內開始嘗試”。如果按這個速度來看，AI 編碼助手的滲透率將在 1–2 年內超過傳統 IDE 插件的使用量。

這意味著一個現實：

“不會使用 AI 輔助編程工具”的工程師，正在被主流生產節奏邊緣化。

3. 從“工具”到“戰術”的角色躍遷

AI 的能力已經不止是寫幾行代碼，它更像是一個代碼助手 + 邏輯規劃器 + 測試補全員的集合體。工程師需要具備的不僅是“調用”它的能力，更是“指揮 + 控制 + 校正”它的策略：

• 你能否把一個含糊需求，翻譯成 AI 能懂的 Prompt？

• 當 Copilot 寫錯邏輯時，你能否在第一時間識別錯誤的根因？

• 你是否有意識將多個 AI 工具（如 ChatGPT + Tabnine + 自研 LLM）組合協同？

這些能力本質上不再是寫代碼的手速競爭，而是人機協同的策略競爭。

升級路徑：軟件認證考試如何擁抱 AI 而不失公平性？

如果說 Cluely 的崛起擊中了“防 AI 考試機制”的破綻，那解決之道絕不應是更嚴密的監控或技術封堵，而是徹底轉向一套更合理的體系——承認 AI 存在，并把“人+AI”的協同能力納入考試范圍，成為正式評分標準。

這就意味著，軟件考試的設計要從“閉卷手寫”模式，轉向“人機協同評估”模式，不僅允許使用 AI 工具，還要明確考察以下三種能力：

1. Prompt 構造能力

考察內容：

• 能否將業務需求有效拆解成適用于 LLM（如 ChatGPT、Claude）的指令？

• 是否能根據模型輸出及時優化提示詞，避免邏輯偏差或上下文丟失？

• 是否會控制輸出格式，要求代碼/測試/文檔結構完整？

評分方式：

• 自動記錄 Prompt 日志，評估其準確性與迭代效率；

• 對比生成結果的質量、可運行性與可讀性；

• 按“有效交互次數 / 總交互次數”設 Prompt 利用率。

2. AI 使用策略與模型協同

考察內容：

• 是否能合理選用不同模型解決特定子任務？（如 Claude for 文檔，Copilot for實現）

• 是否具備 fallback 策略（當某模型輸出無效時，是否嘗試切換方案而非盲重試）？

• 是否能控制 AI 輸出“只提建議、不亂改已有代碼”？

評分方式：

• 統計模型調用分布（如是否濫用一個模型而忽視更適合的工具）；

• 查看是否存在“AI 輸出完全未校驗直接提交”的風險路徑；

• 檢查是否有 Prompt chaining 與提示詞分層結構。

3. 人類收束與最終交付質量

考察內容：

• 最終代碼是否能成功運行？

• 測試覆蓋率是否達標？是否包含必要的邊界條件？

• 結構是否清晰、模塊是否可擴展？

• 文檔是否準確描述了功能、部署與風險點？

評分方式：

• CI/CD 自動化管道測試 + 靜態代碼掃描；

• Linter & Test Report 自動評分；

• 生成項目“協同報告” + 模塊責任歸因圖。

一個協同開發認證（AI-Enhanced Coding Certification）樣例流程如下：

階段	時長	允許使用	評分維度
模糊需求理解 + 拆解	30 分鐘	ChatGPT / Gemini / Claude	架構設計、接口定義、模塊拆分
Prompt 驅動開發	60 分鐘	任意 AI	Prompt 準確性、AI 輸出采納效率
調試 + 優化	30 分鐘	任意 AI	錯誤修復時間、重構策略
部署與文檔撰寫	30 分鐘	任意 AI	可運行性、可維護性、說明完整度

• AI 工具不限（Cluely、Copilot、Notion AI、Custom Plugin 均可）

• 全過程記錄協作軌跡與行為序列（Prompt → AI 輸出 → 人類修改 → Commit）

• 最終交付 = 項目代碼 + CI 通過報告 + 協同評分報告

商業機會：人-AI 協同認證背后的雙重紅利

技術標準的升級，往往意味著新平臺、新工具與新商業入口的誕生。AI 協同開發考試不僅是一次教育或測評機制的升級，更是一次開發者生態重構 + 招聘閉環改造 + 新工具市場啟發的合力事件。

1. 對企業：從人崗匹配 → 實戰交付力匹配

當前大多數企業招聘仍依賴筆試題、算法題、簡歷篩選、面試問答，而這些信息并不能真實反映一個人“在團隊中如何使用 AI 工具完成交付”的能力。而一套真實開發場景下的協同認證系統，可以帶來：

• 更準確的人崗匹配：候選人能否合理調用 AI、Prompt 寫得是否清晰、是否能快速修 Bug，這些直接影響投產后交付節奏。

• 降低試用期不匹配成本：無需等 2 個月試用觀察，只需一次真實“AI 全開”的開發任務，能力立現。

• 內部能力盤點標準化：企業也可將此模型引入內部評估，如 DevRel、Team Tech Ladder 構建。

💡 Gitpod、Replit 等 Dev Environment 平臺，已經在測試內嵌協同日志與“AI 分工標簽”的機制。

2. 對招聘平臺和認證方：構建“AI 協同評分標準” = 新基礎設施

正如 TOEFL、GRE 等考試定義了語言能力的標準化評估，未來人-AI 協同考試也可能成為：

• AI 原生開發者的全球職業準入門檻

• 面向遠程協作、開源社區、AI 代理協同項目的候選人篩選標準

• AI SaaS 工具服務商用于“評估使用價值”的數據源

構想一個未來場景：

每位開發者都有一個“AI 協同開發畫像”：模型使用譜系、平均 Prompt 精度、Debug 成功率、團隊貢獻分布……

這不僅能服務 HR 招聘，也能服務項目資源調度、開源治理、分包報價，甚至是 AI 工具自身的推薦算法優化。

3. 可擴展的產業鏈機會圖譜

環節	機會場景	創業 / 商業模式
考場平臺	Dev 容器 + 日志采集 + 模型沙箱	SaaS / 開源框架 / 內訓平臺
Prompt 評分器	自動提取 Prompt → AI 輸出 → 人類反饋路徑	插件 / CLI 工具 / 評分引擎
協同行為分析	Prompt-Commit 行為數據分析、迭代路徑建模	數據產品 / API-as-a-Service
認證發行方	AI 協同開發者職業認證 / 高校聯合標準	聯盟共建 / 招聘平臺直通車

總結一句話：

誰能定義“什么樣的人會用 AI”，誰就能構建新一代開發者生態的準入標準與基礎設施。

而現在，這場定義權爭奪才剛剛開始。

不再比“能不能寫代碼”，而是比“如何指揮 AI 寫對的代碼”

AI 正在重塑軟件開發的邏輯起點。不是因為它會寫代碼，而是因為它寫得越來越像一個團隊成員——從建議函數、自動測試、邏輯優化，到文檔補全、版本控制、性能分析，它正在接手越來越多“標準化思維”。

如果我們還在用舊的考試體系比拼“你能不能獨立從零敲出一個完整模塊”，就像在當下的工程師戰場上，比誰用得最少 IDE 插件、誰從不復制 Stack Overflow 答案、誰硬背最多 API 文檔。

這樣的技能維度，早已與實際的生產力曲線背離。

真正代表未來價值的，是：

• 你能不能構造出一個高質量 Prompt，引導 AI 寫出正確、結構清晰、可測可維護的代碼；

• 你能不能識別 AI 輸出的 Bug、風險邏輯和上下文偏差，并進行修正；

• 你能不能搭建出一個讓人類與 AI 協作高效、日志清晰、責任明確的交付過程。

也正因如此，我們主張將軟件考試全面升級為 “AI 協同開發認證模型 3.0”： 允許所有工具，開放所有接口，評估的不是“你能不能不用 AI”，而是你用 AI 的方式是否比別人更高效、更專業、更有判斷力。

評論互動（Call to Action）

如果明天你要參加一次“允許使用任意 AI 工具”的軟件開發考試， 你最想帶哪一款工具進場？ChatGPT？Copilot？Cluely？Claude？Notion AI？還是你私藏的 LLM Prompt 模板？

📩 歡迎在評論區告訴我： 你如何看待未來考試中“AI 合法化”的趨勢？ 它真的會讓“程序員退化”嗎？還是反而會倒逼我們進化？