AI 工具大爆发，软件考试却还停在“纯手写”时代？

2025 年 6 月，一个标语写着 “Cheat on Everything”（对，意思就是“什么都能开挂”）的 AI 初创公司——Cluely，正式宣布获得由 a16z 领投的 1 500 万美元 A 轮融资，估值超过 1.2 亿美元。

这家公司做的事情很简单：通过屏幕监听和耳机传输，在你参加技术面试或考试时，实时将“正确答案”悄悄喂给你，让你“静音开挂”。媒体称它为“AI 面试外挂中的 OpenAI”，而创始人 Roy Lee 原本是哥伦比亚大学计算机系的学生——因打造 Cluely 被校方处分后反而爆火。

乍看之下，这是“作弊的胜利”，但它真正反映出的，是一个更深层的问题：

当前的软件考试制度，正逐渐与现实开发脱节——而 AI 的普及，正在把这个裂痕撕得更大。

一方面，GitHub Copilot 的官方实验显示，使用 AI 编码助手的开发者完成同等任务速度提升高达 55.8%；另一方面，Stack Overflow 的最新调查显示，76% 的开发者已在使用或打算使用 AI 编码工具，AI 编程早已从边缘走向主流。

但讽刺的是：在这些 AI 工具成为工作中“标配”的同时，我们的软件认证考试、招聘面试、能力测评……仍然要求“全程禁用 AI 工具”，甚至模拟封闭环境，禁止联网。

这就导致一个现实落差：

企业实际在用的是“AI 辅助开发力”；
考试却仍在比谁能手动拼字符串、背 API 或从零造轮子。

这不仅效率低，更不公平。而 Cluely 的崛起，正是这种“压抑真实能力 + 防不胜防”机制下的必然产物。

趋势已定：不会用 AI 的工程师，正在被生产力曲线边缘化

AI 在开发流程中的定位，已经从“可选插件”变成了“效率引擎”。

1. Copilot 实测：写同样功能，快 55%

GitHub 发布的一组实验数据指出，开发者在执行同一任务时（如用 TypeScript 编写 HTTP 服务），启用了 Copilot 的那一组平均提速 **55.8%**。在具体细节上，AI 编码助手不仅提升了敲代码的速度，还自动补齐了一些边界检查、容错逻辑、语义注释，甚至包括测试样例的初步生成。

也就是说，AI 正在接手人类开发中大量重复性、模板化、规则明确的那部分工作。

2. Stack Overflow 调研：76% 开发者正走向“协同模式”

2024 年度 Stack Overflow 报告指出，已有 44.7% 的开发者在日常工作中使用 AI 工具，另有 31.5% 表示“计划一年内开始尝试”。如果按这个速度来看，AI 编码助手的渗透率将在 1–2 年内超过传统 IDE 插件的使用量。

这意味着一个现实：

“不会使用 AI 辅助编程工具”的工程师，正在被主流生产节奏边缘化。

3. 从“工具”到“战术”的角色跃迁

AI 的能力已经不止是写几行代码，它更像是一个代码助手 + 逻辑规划器 + 测试补全员的集合体。工程师需要具备的不仅是“调用”它的能力，更是“指挥 + 控制 + 校正”它的策略：

你能否把一个含糊需求，翻译成 AI 能懂的 Prompt？
当 Copilot 写错逻辑时，你能否在第一时间识别错误的根因？
你是否有意识将多个 AI 工具（如 ChatGPT + Tabnine + 自研 LLM）组合协同？

这些能力本质上不再是写代码的手速竞争，而是人机协同的策略竞争。

升级路径：软件认证考试如何拥抱 AI 而不失公平性？

如果说 Cluely 的崛起击中了“防 AI 考试机制”的破绽，那解决之道绝不应是更严密的监控或技术封堵，而是彻底转向一套更合理的体系——承认 AI 存在，并把“人+AI”的协同能力纳入考试范围，成为正式评分标准。

这就意味着，软件考试的设计要从“闭卷手写”模式，转向“人机协同评估”模式，不仅允许使用 AI 工具，还要明确考察以下三种能力：

1. Prompt 构造能力

考察内容：

能否将业务需求有效拆解成适用于 LLM（如 ChatGPT、Claude）的指令？
是否能根据模型输出及时优化提示词，避免逻辑偏差或上下文丢失？
是否会控制输出格式，要求代码/测试/文档结构完整？

评分方式：

自动记录 Prompt 日志，评估其准确性与迭代效率；
对比生成结果的质量、可运行性与可读性；
按“有效交互次数 / 总交互次数”设 Prompt 利用率。

2. AI 使用策略与模型协同

考察内容：

是否能合理选用不同模型解决特定子任务？（如 Claude for 文档，Copilot for实现）
是否具备 fallback 策略（当某模型输出无效时，是否尝试切换方案而非盲重试）？
是否能控制 AI 输出“只提建议、不乱改已有代码”？

评分方式：

统计模型调用分布（如是否滥用一个模型而忽视更适合的工具）；
查看是否存在“AI 输出完全未校验直接提交”的风险路径；
检查是否有 Prompt chaining 与提示词分层结构。

3. 人类收束与最终交付质量

考察内容：

最终代码是否能成功运行？
测试覆盖率是否达标？是否包含必要的边界条件？
结构是否清晰、模块是否可扩展？
文档是否准确描述了功能、部署与风险点？

评分方式：

CI/CD 自动化管道测试 + 静态代码扫描；
Linter & Test Report 自动评分；
生成项目“协同报告” + 模块责任归因图。

一个协同开发认证（AI-Enhanced Coding Certification）样例流程如下：

阶段	时长	允许使用	评分维度
模糊需求理解 + 拆解	30 分钟	ChatGPT / Gemini / Claude	架构设计、接口定义、模块拆分
Prompt 驱动开发	60 分钟	任意 AI	Prompt 准确性、AI 输出采纳效率
调试 + 优化	30 分钟	任意 AI	错误修复时间、重构策略
部署与文档撰写	30 分钟	任意 AI	可运行性、可维护性、说明完整度

AI 工具不限（Cluely、Copilot、Notion AI、Custom Plugin 均可）
全过程记录协作轨迹与行为序列（Prompt → AI 输出 → 人类修改 → Commit）
最终交付 = 项目代码 + CI 通过报告 + 协同评分报告

商业机会：人-AI 协同认证背后的双重红利

技术标准的升级，往往意味着新平台、新工具与新商业入口的诞生。AI 协同开发考试不仅是一次教育或测评机制的升级，更是一次开发者生态重构 + 招聘闭环改造 + 新工具市场启发的合力事件。

1. 对企业：从人岗匹配 → 实战交付力匹配

当前大多数企业招聘仍依赖笔试题、算法题、简历筛选、面试问答，而这些信息并不能真实反映一个人“在团队中如何使用 AI 工具完成交付”的能力。而一套真实开发场景下的协同认证系统，可以带来：

更准确的人岗匹配：候选人能否合理调用 AI、Prompt 写得是否清晰、是否能快速修 Bug，这些直接影响投产后交付节奏。
降低试用期不匹配成本：无需等 2 个月试用观察，只需一次真实“AI 全开”的开发任务，能力立现。
内部能力盘点标准化：企业也可将此模型引入内部评估，如 DevRel、Team Tech Ladder 构建。

💡 Gitpod、Replit 等 Dev Environment 平台，已经在测试内嵌协同日志与“AI 分工标签”的机制。

2. 对招聘平台和认证方：构建“AI 协同评分标准” = 新基础设施

正如 TOEFL、GRE 等考试定义了语言能力的标准化评估，未来人-AI 协同考试也可能成为：

AI 原生开发者的全球职业准入门槛
面向远程协作、开源社区、AI 代理协同项目的候选人筛选标准
AI SaaS 工具服务商用于“评估使用价值”的数据源

构想一个未来场景：

每位开发者都有一个“AI 协同开发画像”：模型使用谱系、平均 Prompt 精度、Debug 成功率、团队贡献分布……

这不仅能服务 HR 招聘，也能服务项目资源调度、开源治理、分包报价，甚至是 AI 工具自身的推荐算法优化。

3. 可扩展的产业链机会图谱

环节	机会场景	创业 / 商业模式
考场平台	Dev 容器 + 日志采集 + 模型沙箱	SaaS / 开源框架 / 内训平台
Prompt 评分器	自动提取 Prompt → AI 输出 → 人类反馈路径	插件 / CLI 工具 / 评分引擎
协同行为分析	Prompt-Commit 行为数据分析、迭代路径建模	数据产品 / API-as-a-Service
认证发行方	AI 协同开发者职业认证 / 高校联合标准	联盟共建 / 招聘平台直通车

总结一句话：

谁能定义“什么样的人会用 AI”，谁就能构建新一代开发者生态的准入标准与基础设施。

而现在，这场定义权争夺才刚刚开始。

不再比“能不能写代码”，而是比“如何指挥 AI 写对的代码”

AI 正在重塑软件开发的逻辑起点。不是因为它会写代码，而是因为它写得越来越像一个团队成员——从建议函数、自动测试、逻辑优化，到文档补全、版本控制、性能分析，它正在接手越来越多“标准化思维”。

如果我们还在用旧的考试体系比拼“你能不能独立从零敲出一个完整模块”，就像在当下的工程师战场上，比谁用得最少 IDE 插件、谁从不复制 Stack Overflow 答案、谁硬背最多 API 文档。

这样的技能维度，早已与实际的生产力曲线背离。

真正代表未来价值的，是：

你能不能构造出一个高质量 Prompt，引导 AI 写出正确、结构清晰、可测可维护的代码；
你能不能识别 AI 输出的 Bug、风险逻辑和上下文偏差，并进行修正；
你能不能搭建出一个让人类与 AI 协作高效、日志清晰、责任明确的交付过程。

也正因如此，我们主张将软件考试全面升级为 “AI 协同开发认证模型 3.0”：允许所有工具，开放所有接口，评估的不是“你能不能不用 AI”，而是你用 AI 的方式是否比别人更高效、更专业、更有判断力。

评论互动（Call to Action）

如果明天你要参加一次“允许使用任意 AI 工具”的软件开发考试，你最想带哪一款工具进场？ChatGPT？Copilot？Cluely？Claude？Notion AI？还是你私藏的 LLM Prompt 模板？

📩 欢迎在评论区告诉我：你如何看待未来考试中“AI 合法化”的趋势？它真的会让“程序员退化”吗？还是反而会倒逼我们进化？