在里斯本 Web Summit 的主舞台上，Manus 联合创始人兼首席产品官张涛介绍了一种新的工程面试。候选人拿到一个问题，有四小时用 Manus 解决。到了复盘环节，面试官和候选人一起翻看这次任务的完整交互记录，从第一次交代任务一直看到交付。面试官可以翻到成品演示里看不到的那一段，问候选人是在哪一步发现方向走偏的。 Web Summit 官方议程 · 宝玉发布的现场片段
四小时任务之后还有一次复盘
这场访谈发生在当地时间 2026 年 11 月 9 日。张涛说，招聘方式从当年 3 月前后开始变化。他描述的工程面试用这项限时任务替代传统编程题，并把能否熟练与 AI 一起工作作为观察重点。公开片段交代了任务时长、工具和复盘方式，具体出什么题、怎样评分、哪些岗位和轮次采用同样安排，仍待招聘方说明。 现场片段 · 开幕现场报道
这和一次只收最终代码的作业有个实际区别。面试官可以顺着候选人的工作记录问下去。比如，同样交出一份能运行的工具，一位候选人让 AI 一路做完，另一位先确认输入格式，再用一份故意缺字段的样本推翻了最初的假设。功能演示里两人都能点出结果，复盘时，第二个人能拿出证据说明是哪条约束改变了实现。
记录也有盲区。测试可能在终端里跑过，关键决定可能源自候选人自己读代码，未必出现在对话里。复盘可以把聊天记录、实际产物和测试结果放在一起核对，再请候选人现场处理一个变更。这样能追问到具体决策，也给候选人机会补上记录缺失的上下文。
招聘页上的岗位与团队里的分工
主持人随后问，既然希望所有人都能跟 AI 一起工作，招聘启事要怎么写？张涛用自己带的团队举例，产品经理会提交代码、参与设计，设计师也会写代码。他描述的是团队内实际工作怎样分配。对外招聘仍然使用工程、产品等分类。Manus 的公开招聘页列过全栈和后端等不同工程职位，求职者仍能从职位描述判断团队希望自己先补上哪一块。 现场片段 · Manus 招聘页
工作可以跨过岗位边界，验收仍需要足够的专业判断。比如产品经理借助 AI 做了一个数据导入原型，仍要和工程团队确认坏数据如何处理，也得找实际使用者验证原型是否省时间。对初级候选人而言，作品里最值得讲的往往是这个交接点。你发现了一个原岗位之外的问题，动手跑通一个有限的方案，再说清哪些部分已经验证、哪些需要同事接手。
面试官能从哪几步追问
张涛给出的是流程。下面三个问题来自我们对这种流程的拆解，适合用来检验自己的项目记录。
| 复盘问题 | 可以拿出来的证据 |
|---|---|
| 你怎样知道自己在解决正确的问题？ | 原始任务、你主动澄清的问题，以及据此改动过的验收标准。 |
| 哪一次 AI 给了一个合理却有问题的方案？ | 当时的建议、能够复现问题的输入，以及你决定改动的部分。 |
| 时间用完之前，你为什么交付了这一版？ | 已跑过的测试、取舍说明，以及还没覆盖的情形。 |
这几个问题都可以落到具体行为。比如 AI 建议把全部原始数据上传到一个外部服务，候选人决定用脱敏样本在本地验证。复盘时可以请他解释数据限制、采用本地方案后付出的代价，以及如果没有外部依赖，哪个步骤还能继续。能复现的证据让面试官有办法核对答案，也让候选人更容易展示那些没有体现在界面上的工作。
限时任务还给招聘方留下了设计问题。不同候选人的工具权限、额度和起始材料会影响产物。若要比较几份答卷，面试官需要给出相同的起始条件，明确可用工具和交付要求，然后围绕同一组问题复盘。四小时这个数字本身提供的是时间预算。这个环节能观察到什么，取决于题目有没有可核实的结果，以及复盘有没有问到关键决定。
用一份工单练出可复盘的过程
自己练时，可以用一份模拟工单 CSV 做一个每日待办清单。每条工单有编号、更新时间、负责人和状态。同一编号可能重复出现，以最新状态为准，未关闭的工单进入清单，缺少必要字段的行单独列出。下面五行按同一天的时间处理，预期只有 102 进入待办，最后一行进入异常清单。
id,updated,owner,status
101,09:00,Lin,open
102,09:15,Chen,closed
101,10:00,Lin,closed
102,10:15,Chen,open
,11:00,Lin,open
开始前手写一份预期清单，再让 AI 帮你提出两个实现选项。假设它建议先筛出所有未关闭的行，再按编号去重。你可以拿一条先开启、后关闭的工单当场跑一次。旧的开启记录会被错误保留，因为更新的关闭记录已被提前筛掉。修正后的顺序是先确定每个编号的最新状态，再决定哪些进入待办。把这个失败样本、修正理由和结果保存下来。
如果想用满四小时，可以给自己 30 分钟澄清规则并写样本，120 分钟完成最小交付，60 分钟跑反例和改需求，最后 30 分钟整理交付。临近截止时加入一个变更，例如同一编号的两条最新记录时间相同，状态却不同。可以先把冲突行送入待人工检查的清单，再说明要让系统自动裁决还需要哪个字段。
交付可以很小。一份可运行的脚本或工作流，一组可复跑的样本，完整的交互记录，再加一份标出两三个转折点的短索引。找同学模拟面试时，请对方从索引挑一条，沿着原记录翻回去，然后临时改一项约束。比如把时间字段换成包含时区的时间，问你先检查哪个样本、哪些处理逻辑会受到影响。三分钟说清目前的实现，接着动手做一个小改动，比背诵一整段项目介绍更贴近这种复盘。
把这次练习带回自己的求职准备
你手上已有 AI 项目时，可以直接从一次真实的返工开始整理。把当时的输入、AI 提议、你实际跑过的检查，以及最终保留的改动放在一起。对于需要现场独立解题的岗位，继续练习读代码、构造反例和解释复杂度。这些能力到了允许用 AI 的面试里，还能用来发现工具什么时候给错了答案。
求职者也可以用职位描述选练习题。投后端时，优先准备一处输入校验或状态处理的决定。投产品或数据岗，可以拿一个需求变化或统计口径的取舍来练。工具和题目可以换，留下来的材料应当足以让另一位工程师复现你的判断。至于正式面试当天能用哪个工具、记录怎样交，由该轮考核的明确说明决定。
接到复盘邀请时，试着先回答一句很具体的话：“这一轮我发现什么，后来用哪个样本确认？”如果能把证据翻给对方看，四小时里最有价值的几分钟就讲清楚了。
延伸阅读：一封 AI 面试拒信段子里，工程面试官真正想追问什么。
常见问题（FAQ）
Manus 的四小时面试怎么做？
据张涛在 Web Summit 的介绍，工程候选人用 Manus 在四小时内解决一个问题，随后和面试官回看这次任务的完整交互记录。
Manus 公布了具体题目或评分标准吗？
公开片段介绍了任务时长、使用工具和复盘方式，具体题型、评分标准及各岗位适用的轮次仍需以招聘通知为准。
现在准备技术面试还要练独立解题吗？
要看目标岗位的实际考核方式。独立解题有助于验证 AI 的输出，也适用于要求独立完成的技术环节。参加正式考核前先确认工具规则。
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