面试怎么讲 AI 编程能力

场景 -> 我怎么拆任务 -> Claude Code 做什么 -> 我怎么审查 -> 我怎么验证 -> 最终结果

我在后台页面改造时会先让 Claude Code 只读分析相关组件、接口和状态管理位置。确认它理解正确后，我会让它给 Plan Mode 方案，明确要改哪些文件、哪些文件不碰、验收标准是什么。实现后我会审查 diff，重点看接口参数、状态重置、错误分支和样式影响。最后本地运行页面，按筛选、分页、空状态和异常场景验证。

我一般直接把需求发给它，让它帮我写代码。

我不会一上来就让它改代码。一般先让它只读分析项目，找相关文件、入口、依赖和风险点。然后用 Plan Mode 生成计划，我确认范围后再让它小步执行。改完后我会看 diff、跑检查、让它解释改动，并记录剩余风险。

再问它一次，让它修。

我会先暂停继续生成，回到 diff 看它改了哪些文件，把问题分成越界修改、逻辑错误、样式问题、测试失败几类。然后只针对具体问题让它修复，不让它重新大范围生成。如果改动风险变高，我会先回滚局部文件，再重新收窄任务。

我会从项目结构、核心业务流程、关键技术点和一次代表性改动四个角度讲。AI 可以辅助实现，但项目的需求拆分、技术选择、改动范围、验收方式和复盘记录是我自己整理的。对于关键功能，我能讲清文件位置、数据流、错误处理和验证步骤。

需要。AI 能帮我更快定位文件、生成初稿、补检查点，但我仍然要负责需求理解、方案判断、代码审查和最终验收。尤其是业务规则、异常分支、权限边界和上线风险，不能完全交给 AI 自动判断。

我会先遵守公司规则。如果项目不允许把代码发给外部模型，就不会使用外部 AI。允许使用时，也不会把 API Key、Token、账号密码、生产数据放进对话。对于权限请求、命令执行和文件修改，我会先看清楚目的和影响范围，不会默认全部批准。

对我帮助最大的不是直接生成代码，而是减少重复性分析和整理时间。比如读陌生项目时，它可以快速帮我梳理目录和入口；改完后可以帮我整理 diff 说明、补充测试思路和提交说明。但关键判断仍然由我确认。

我把 Claude Code 当作项目级协作者，而不是自动写代码按钮。日常使用时，我会先让它只读分析项目，说明相关文件、调用链和风险点；然后进入 Plan Mode，让它给出改动范围、步骤和验收标准。执行时我会限制文件范围，小步修改。改完后我会审查 diff，重点看是否有越界改动、异常分支、接口兼容和样式影响，再通过运行、测试或手动验证确认结果。对我来说，AI 编程的价值是提升读项目、排查和整理效率，但最终交付仍然由开发者负责。

背景：
任务：
我怎么让 CC 分析：
我怎么限制范围：
CC 做了什么：
我怎么审查和验证：
结果和复盘：