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职场人人都是产品经理·小普··AI 生成
转 AI 的门槛变了：面试前，公司先看你的 Token 截图
作者从带学员的真实案例出发，梳理近一年多公司如何从内部表态、进绩效、Token 排行榜一路走到招聘先要 Token 消耗截图和 GitHub 主页。核心判断是 Token 只是入门筛选指标，能挡掉完全没用过 AI 的人，但不能衡量水平高低；而越来越多公司（Canva、Sierra、DigitalOcean、Anthropic）已转向"当场用 AI 做任务"的面试。适合正在求职或带人转 AI 的读者，文中还给出了五类能力特质和"疯狂做项目"的备战清单。原文 ↗
核心观点
- ▍Token 用量只能当入门筛选指标，能把完全没用过 AI 的人挡在门外；一旦拿它当绩效或能力指标就会失真——越不会用的人，往往 Token 烧得越多。
- 01Shopify CEO 公开内部信要求下意识使用 AI 并写入绩效；Coinbase CEO 要求所有工程师一周内开通 AI 编程工具，周六会上几个未开通且说不出理由的人被当场开除。
- 02亚马逊给开发者定每周 AI 使用目标并在内部排行榜统计个人 Token 消耗，Meta 的 Token 排行榜挂出前 250 名并发放「Token 传奇」徽章，榜首一人 30 天用了 2810 亿 Token。
- 03刷量手法被微软邮件点名：让 agent 空转不关、问自己已知答案的问题、一件事硬拆成很多轮；Uber 按团队排名 AI 工具用量，四个月花完一整年 AI 编程预算。
- 04一项针对资深程序员在自有项目上做真实任务的研究显示，用 AI 后反而慢了约两成，但受访者自认为快了两成——投入增加与效率提升之间存在可测量的倒挂。
- 05面试改革的具体样本：Canva 要求候选人用 AI 解模糊需求；Sierra 取消编程和算法题，改为两小时现场用 AI 做产品再演示过代码；DigitalOcean 给三小时做原型并部署上线、讲清取舍；Anthropic 一位招聘经理称编程面试已死。
- 06作者引用哈佛商学院 Lakhani 的研究：两百多名 BCG 顾问用 AI 分三类，只会按启动键等结果的第三类学得最差；Lakhani 本人开除过一个以「这是 AI 给我的」解释工作结果的人。
反方 / 局限
- — 公司内部其实在收回 Token 指标：Meta 排行榜上线没几天就关闭，亚马逊撤了内部 Token 看板，Duolingo 把绩效里的 AI 使用项拿掉——招聘端要截图与内部去指标化之间存在方向性张力。
- — 作者明确反对亚马逊「如果 AI 对工作没帮助，这是发现不是失职」的说法，认为生产力领域几乎没有 AI 完全帮不上的事；但支撑他的只有一道编程测试和一项研究，样本有限。
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