会用工具已经不算项目经验了今天鸭鸭看到 GitLab 的财报心里咯噔了一下。这家公司第一季度营收 2.642 亿美元同比增长 23%。然后它说要裁掉约 14% 的全职员工。约 350 人。还要退出 22 个国家。扎心的是这家公司没有亏到活不下去。GitLab 自己的财报说客户还在增长10 万美元以上 ARR 客户同比增加 18%非 GAAP operating margin 也到了 14%。它甚至在同一份财报里强调GitLab Duo Agent Platform、自动安全修复、pipeline 配置、delivery analytics、Claude 模型集成这些 AI 工作流都在往前推。然后同一页往下翻就是裁员 14%。程序员最怕看到这种新闻。公司增长了人少了。产品变强了岗位没了。AI 工作流更忙了简历上那句“熟练使用 AI”反而更轻了。“公司业务都增长了为什么还裁人”“AI 工具越多程序员是不是越不值钱”“我简历上写会 Copilot、Cursor、Claude Code到底还算不算优势”鸭鸭觉得今天这条新闻最值得写的地方并不在 GitLab 裁了多少人。更要命的是它把一个面试场景提前摆到台面上了你说你会用 AI。那你到底是会点按钮还是能把 AI 放进研发流程里跑这个问题在 2024 年还不常见。那时候面试官看到你写“熟练使用 AI”可能会多问两句。到了 2025 年会 Cursor、会 Copilot、会 Claude Code开始变成程序员圈子的基本操作。到了 2026 年GitLab 这类公司已经不满足于“开发者个人用 AI 写代码”了。它要的是更大的东西。AI 自动修安全问题AI 配 pipelineAI 做 delivery analyticsAI agent 在 DevSecOps 平台里跑起来。这就像公司以前问你会不会开车。你说会。然后公司说行那你能不能设计一套车队调度系统知道谁能开、开到哪、出了事故谁负责、路线怎么回滚、油耗怎么审计你再回答“我驾照拿了三年”就不太对劲了。“熟练使用 AI”这句话正在降价真正涨价的是把 AI 接进生产流程的能力。它裁的未必都是写代码的人。但它释放的信号很清楚公司正在把组织结构改成适合 AI 工作流的样子。以前一个研发流程里需要很多人做协调、检查、配置、跟踪、提醒。现在公司会问这些活能不能交给 agent 做一部分能不能让 agent 自己读上下文、开 MR、修漏洞、跑 pipeline、生成报告能不能少一点中间层多一点能拍板的人所以这轮变化里危险最大的反倒不是“不会写代码”的人。写代码这件事反而还有大量业务细节、历史包袱和线上责任。更危险的是那种简历看上去很会用工具但说不清楚工具怎么接入业务的人。面试官问你“你用过 Copilot 吗”你说“用过写代码快很多。”这个回答现在很薄。因为公司真正想听的已经变成另外几件事。你有没有让 AI 生成过代码但最后因为权限、依赖、测试、回滚出了问题你有没有把 AI 生成内容接进 CI/CD而不只是在本地 IDE 里爽一下你有没有设计过一套规则让 agent 能做事但不能乱做事你有没有留过审计日志知道某个 MR 到底是人改的还是 agent 改的你有没有在上线前拦过一次 AI 写出来的坑这些东西才叫项目经验。鸭鸭说得再具体一点。简历上写“熟练使用 Copilot”现在像写“熟练使用 Git”。没人会因为你会 Git 就给你加钱。但如果你写的是“在 GitLab CI 中接入 AI code review对 agent 生成的 MR 增加权限隔离、风险标签、自动测试和人工审批拦截过 X 类安全问题。”味道就变了。这句话里有流程有边界有事故意识有上线责任。面试官会继续问因为它像真的做过。公司不缺会打开 AI 工具的人缺能让 AI 安全干活的人。会用工具的人很多。能给工具划边界的人少。能在工具翻车后把锅接住的人更少。这才是 2026 年 AI 项目经验的分水岭。所以今天这条新闻鸭鸭不建议大家只看成“GitLab 又裁员了”。更应该看成一次简历重写提醒。如果你的 AI 经历还停在这几种写法“熟练使用 ChatGPT 提升开发效率。”“熟练使用 Cursor 辅助编码。”“熟悉 Copilot、Claude Code 等 AI 编程工具。”说实话风险很大。它们都在描述工具名没有描述你解决过什么问题。更好的写法应该往项目里放。比如“在订单系统重构中用 AI 辅助生成单元测试并建立人工 review 清单覆盖核心支付链路异常分支。”“在 GitLab CI 中增加 AI 生成代码的风险检查步骤高风险 MR 必须人工审批后才能合并。”“用 Agent 辅助排查接口性能问题但所有变更必须经过压测、回滚预案和日志验证。”这些句子没有那么花。但它有一个好处面试官能顺着问下去。他会问你怎么定义高风险 MR怎么做权限隔离怎么判断 agent 改的代码能不能上线怎么审计怎么回滚。这才是面试机会。简历被追问并不可怕。最怕的是面试官看完没兴趣追问。AI 时代程序员的简历不要再证明“我会用工具”要证明“我能让工具进入生产环境还能把风险关住”。如果你今天要改简历鸭鸭建议先删掉那句“熟练使用 AI”。换成一个真实项目。写清楚你让 AI 做了什么、你限制了什么、你验证了什么、最后谁为结果负责。面试官看到这里才会觉得你不是订阅用户。你是工程师。大家简历里那句“熟练使用 AI”现在还留着吗……今天鸭鸭和大家分享一道 AI 大模型面试题。【要让AI生成一个带表单验证的Vue3组件请写出包含以下要素的Prompt 】需要包含以下要素使用Composition API包含邮箱格式校验错误提示需显示在输入框下方提交按钮防重复点击》题目考察点技术栈明确性框架版本/API风格功能边界清晰度具体校验规则UI细节控制能力错误提示位置回答重点写 Prompt 让 AI 生成代码核心就是把你脑子里的需求掰开了揉碎了告诉它。一个能拿来直接用的 Vue3 表单组件 Prompt至少得包含这四块东西技术栈约束、功能需求、交互细节、代码规范。直接上一个完整的 Prompt 示例请用 Vue3 Composition API TypeScript 写一个邮箱注册表单组件具体要求如下 技术选型 - UI 库用 Element Plus - 表单验证用 VeeValidate 4.x - 类型声明要完整不要用 any 组件功能 - 一个邮箱输入框 一个提交按钮 - 邮箱必填格式用正则校验 - 错误提示显示在输入框正下方红色小字 交互逻辑 - 输入框失焦时触发校验 - 校验不通过时提交按钮 disabled - 点击提交后按钮显示 loading请求完成前不能重复点击 - 提交成功后 emit 一个 success 事件把邮箱值带出去 代码要求 - 用 defineComponent 写不要 script setup - 样式用 scoped不要污染全局 - 关键逻辑加注释这个 Prompt 的关键在于每一条都是可执行的具体要求AI 没有发挥空间就不会乱搞。扩展知识为什么要把技术栈写死不指定技术栈AI 就会按它自己的偏好来。同样是写一个表单组件ChatGPT 可能给你 Options API 的写法Claude 可能用 script setupgemini 可能连 TypeScript 都不用。你拿到代码还得自己改不如一开始就定死。更重要的是版本号。Vue3 早期的 Composition API 和现在差别不小VeeValidate 3.x 和 4.x 的 API 完全不一样。不写版本号AI 可能给你一个三年前的过时写法跑都跑不起来。表单验证库怎么选Vue3 生态里主流的两个验证库维度VeeValidate 4.xVuelidate 2.x包体积约 25KB约 8KBAPI 风格声明式用 Field 组件包裹函数式用 useVuelidate内置规则50 常用规则开箱即用基础规则复杂的要自己写异步验证原生支持需要手动处理 Promise学习成本中等概念多一些较低API 简单适用场景复杂表单多字段联动简单表单追求轻量一般来说邮箱注册这种简单表单用 Vuelidate 就够了如果是后台管理系统那种几十个字段的大表单VeeValidate 更合适。让 AI 少犯错的 Prompt 技巧1给反例光说代码要规范没用AI 理解的规范和你理解的可能不一样。直接告诉它不要用 any、“不要用 var”、“不要把逻辑全堆在 onMounted 里”比说十句要规范都管用。2限定输出格式让 AI 生成一个组件它可能给你一个 .vue 文件也可能给你三个分开的文件还可能连带 unit test 一起输出。想要什么格式就写清楚“只输出一个 .vue 单文件组件不要测试代码”。3分步骤拆解复杂需求不要一股脑全塞进去。先让它生成组件骨架确认没问题再让它加验证逻辑最后再加样式。每一步都能检查出问题好定位。4提供参考代码如果你项目里已经有类似的组件直接贴一段给 AI 看“参考这个组件的写法给我写一个类似的表单”。AI 会模仿你的风格省得生成的代码跟项目里其他代码画风不一样。篇幅有限更多 AI 大模型 相关面试题可以进入面试鸭进行查阅。