AI Coding 正在从“加分技能”变成求职中的真实考点。用真实任务考察候选人如何借助 AI 理解需求、拆解问题、产出可交付结果。把 AI 当作协作伙伴，在有限时间内完成分析、实现、验证和表达。
分享并完整复盘本次比赛两道大题的实战打法，希望能为大家之后参加AI Coding相关赛事或面对AI Coding题时提供清晰思路，面对AI编程题目知道如何下手，仅供参考：
AI负责快速实现代码，人负责纠正AI的惯性错误、把控比赛得分逻辑。会指挥AI、会找盲区，才是AI Coding真正的高分关键。
Ai Coding做题步骤
整场比赛下来，我复盘总结出做AI Coding题目的一套流程：
第一步：让AI帮助你快速理解题目，再出保底版
不管难题简单题，开局不要自己写。
直接将题干扔给AI，让它阅读帮助你理解题目，提供给AI相关代码文件，简单题接着快速生成完整可运行代码。
目的：快速拿到基础框架、基础逻辑，先保底、不空分、不浪费时间。
第二步：复杂的题进行任务拆分迭代，精准上分
复杂大项目禁止一次性全部交给AI。
按模块拆分：状态流转、金额计算、退款、前端交互分批改。
每次只优化一个点，不乱改、不翻车，用有限提交次数稳步拉满分数。
第三步：通过观察题目的demo，人补规则、给AI定向初步完成
AI自己看不懂Demo、不懂比赛特殊逻辑。
需要你手动观察demo、试交互、找差异，把专属特殊规则、边界条件、业务细节喂给AI，让它针对性改代码。
第四步：人工找AI盲区，查缺补漏（关键拉分点）
AI最大问题：只会写通用标准答案，不会写比赛自定义特殊规则，找出AI默认写错的地方告诉AI进行修改。
第五步：在有限的时间和测试次数中反复迭代
通过运行测试用例，将未通过的测试用例交给AI进行分析解决，但结果往往是不如意的，如果没法解决就需要自己继续通过demo理解业务再提出精确方向让AI修改。
题目详解-神奇贪吃蛇
第一道题：神奇贪吃蛇。
这道相对比较简单，可能很多人拿到题目，直接把需求丢给AI，AI很快就能输出一份看起来完整的代码，移动逻辑、蛇身更新、基础碰撞检测一应俱全，粗略看没有明显bug，直接提交大概分数不高。
这里我的策略是：先相信AI。基础通用逻辑没必要从零手写，比赛时间非常紧张，优先让AI快速产出可运行的基础版本，拿到保底分数，我们后续再针对性优化冲高分。
但这里藏着最大陷阱：AI存在固有的思维惯性。大众熟知的贪吃蛇只有上下左右4个移动方向，AI会默认沿用这套经典规则生成代码。而本次赛题的贪吃蛇支持八方向移动，新增斜向四个方位。
斜向移动会衍生独有的难点：蛇头斜向移动时，有可能直接穿过自身蛇身，这种穿身死亡判定，AI大概率会直接遗漏。除此之外题目还有特殊规则：吃到星星加分之后，整条蛇需要整体同步延长，不是简单给蛇头增加一格，一旦处理不当蛇身会出现断裂。同时头尾碰撞、边界死亡判定也和常规版本有区别。
AI不会主动读懂Demo里这些定制化规则，它只会按照全网最普遍的方案实现。所以解题核心不是让AI反复重写代码，而是我们必须看懂AI写出的内容，主动寻找它的认知盲区。
我们要逐一核对：碰撞检测是否只判断目标坐标？移动逻辑是否只支持四向？有没有处理斜向移动穿身自撞场景？
定位缺失规则之后，清晰把需求补充给AI，针对性迭代修改，效率会高很多。
实操上我总结两条可行路线：
第一种，完整观察Demo轨迹、得分机制、全部死亡边界，一次性把八方向移动、蛇身整体变长、自定义碰撞规则全部整理清楚交给AI生成代码，随后对照Demo持续调试修正；
第二种，先让AI搭建贪吃蛇通用基础框架，后续分步追加本题专属特殊规则，迭代完善。
两种方式本质都是：AI产出基础方案，人负责识别盲点，推动代码冲击更高分数。
题目详解-外卖订单配送系统项目
第二道题：外卖订单配送系统项目。
这道题和贪吃蛇小题截然不同，体量、业务复杂度、前后端交互难度提升一大截，绝对不能简单把所有需求丢给AI“一把梭”。
整套系统包含下单计价、骑手配送、订单状态流转、优惠券计算、退款流程、前端进度条渲染等大量联动逻辑，隐藏细碎业务规则非常多。比赛环境有严格的时间限制、提交次数限制，我们没有充足时间像企业项目一样通读整套代码、逐条分析用例。
比赛追求的不是完美实现全部功能，而是做出比更多选手更完善的版本。
针对大型项目题，我的打法调整了思路：先让AI通读整套前后端代码，理解项目结构，自主预判潜在问题、给出修改方案。
当然AI自主分析业务很容易出错，但是它阅读代码、快速迭代修改的速度远超人工。我们可以利用这个优势，不过不能放任AI自由改动。
我们清楚这是限时竞赛、测试次数有限；清楚外卖系统核心业务链路；清楚不需要追求工程完美；清楚优化优先级，优先修复影响大量测试用例的核心逻辑。
我会把这些边界约束同步给AI：不要一次性大范围重构代码，优先保障下单、配送、退款、金额计算等核心主流程；优先处理优惠券、不同时段、不同天数带来的计价差异；每次改动聚焦高收益模块，避免为小众边界耗费大量时间。
整套大型系统，AI很难一次性完整实现所有细节，上下文记忆会随着代码量增大持续衰减。所以一定要主动进行任务拆分，把系统切割成独立模块分步开发调试。
比如拆分为：下单金额计算与订单状态变更模块、骑手配送状态流转模块、退款全流程前后端联动模块。
其中拉开分差的关键点，全部藏在业务细节里：不同优惠券的折扣逻辑、不同场景金额回算、各个订单状态（待配送、配送中、退款中）对应的前端进度条展示，这些隐性规则很难依靠AI自动发掘，需要我们手动操作Demo观察交互，整理清楚之后引导AI完善。
经验总结
最后和大家总结整场比赛沉淀下来的核心方法论，也是AI Coding赛事最本质的逻辑：
AI可以帮我们快速搭建基础框架、批量生成代码、快速调试修改，极大压缩开发时间。但是AI存在天然的盲点。
第一题它的盲点：默认使用经典四向贪吃蛇规则，忽略八方向斜向碰撞；
第二题它的盲点：不理解竞赛场景下的时间、提交次数约束，无法自主判断优化优先级，没法精确了解完整的后端逻辑、各种各样数据计算、状态扭转等。
而我们的核心工作，就是持续识别、补齐AI这些盲区。
整场比赛我的完整策略可以概括为四步：
1. 先相信AI，让它帮助我们理解题目项目，产出完整基础实现，拿到保底分数；
2. 通过AI读懂AI生成的代码，挖掘它先入为主的默认假设、识别缺失逻辑；
3. 补充我们掌握的场景信息、业务规则，告诉AI它遗漏的关键点；
4. 在有限时间、有限提交次数内，让每一轮迭代都瞄准更容易涨分的方向。
