京东笔试 aicoding 复盘：先跑通 16 条冒烟用例，别用快捷键复制终端

《面试题目》

原帖记录的是笔试构成与现场踩坑，题干没有回传：

1. 一道编程题、一道 SQL 题，难度不算高。
2. AI Coding（aicoding）任务：业务逻辑、函数与边界条件很细，需要按用例逐步迭代。
3. 考试环境限制：全屏作答，页面会监听粘贴行为。

《参考解析》

拿分顺序：先跑通冒烟与 16 条基础用例，这是「保底分」。点判分后系统会告诉你进阶用例、核心难题各有多少条没过以及失败原因，再拿这些原因去迭代，而不是一上来就啃难题。原帖的判断是「考试给的模型根本解决不了」复杂业务，所以策略应该是「把能拿的分拿满，再逐步推进」，而不是指望一次生成就对。

让 AI 改码的正确姿势：把失败原因贴给 AI 时，先明确「不要改动代码」，让它只分析问题出现的原因并给出最稳妥的根治方案，确认思路后再让它动手。这样做的好处是避免 AI 在没理解问题时乱改，把本来能过的用例改坏。

记住自己的最好版本：原帖最重要的一条经验是「一定要记得通过率最高的一次的时间线」。AI 反复迭代会出现「越改越差」的典型退化，如果没有记录哪个版本通过率最高，最后想回滚都找不回来。工程上对应的是版本管理与回归——每轮改完先比对一遍之前通过的用例，别只看新修的失败项。

考场操作红线：在终端里用 Ctrl+Shift+C 或鼠标左键选中一段内容复制，浏览器会请求「允许读取剪贴板」，并因此退出全屏，系统随即判定「退出作答界面」并给出警告。正确做法是在终端里右键选择复制，再粘贴到 AI 输入框；需要修改的具体内容也在输入框里改，不要在终端里反复操作。这条不是知识题，但它是这场笔试最容易直接判违规的地方。

通用建议：AI Coding 类笔试考的是「在受控环境里把 AI 当工具推进交付」的能力——先建立可验证的基线（冒烟用例），再做增量（逐个失败用例），每步留痕（版本与通过率），最后清理边界。把这套流程讲清楚，比刷更多算法题更贴近这类岗位的日常工作。