面试策略总览¶
本区把面试总结报告的方法论沉淀为 4 个可复用页面，供面试官标准化评估、供候选人对照自检。
四页内容¶
| 页面 | 用途 | 适用 |
|---|---|---|
| 录用画像与能力象限 | 4 类能力象限 + L0–L4 框架，识别候选人定位 | 面试官评估 / 候选人定位 |
| 红旗清单 | 关键词堆砌、经验落后、口号式、简历-面试落差 | 面试官识别风险 |
| 双维度评估卡 | Agent + Vibe-Coding 独立 L0–L4 评分模板 | 面试官打分 |
| Vibe-Coding 深度标杆 | 懂原理 + 有量化 + 有工作流的「深度标杆」 | 候选人自检 / 面试官定标 |
核心洞察（来自报告）¶
- Vibe-Coding 是隐形硬门槛——简历不写直接筛除；会用的还要区分 L2「会用」与 L3+「懂原理 + 有量化」。
- Agent 经验存在代际差——「做过 Agent」≠「做的是 2026 主流 Agent」。缺 MCP / Multi-Agent / 微调 / Rerank = 已落后。
- Agent 高手 ≠ Vibe-Coding 高手——两者是割裂的能力，必须独立评估（赵立新/邓鹏 Agent 顶尖却 Vibe-Coding=L0 而落选）。
- 量化是真实性试金石——召回率 / 成功率 / 幻觉率经得起「口径 + 基准 + 归因」追问才算数。
- 大厂背书 ≠ 实战能力——用场景设计题验证「主导 vs 参与」「0→1 全流程」。
数据来源：2026 年 6 月 AI 应用后端工程师岗位 4 批次、30 位候选人简历 + 9 场完成面试的实证分析。详见各页脚注。