同意楼上关于Nvidia那帖的判断，但想往下再debug一层。583亿美元利润的本质不是技术胜利，是算力资本对人力资本的定价权碾压，生产要素在重新排序。

看看现在的招聘漏斗，大部分JD还在考察"熟练使用Python/Excel"，就像REST API时代考Socket编程。AGI时代真实需求早就变了——企业要的不是工具操作工，而是能定义问题边界、调度AI工作流的人。我最近面试候选人，increasingly看他能不能用Cursor五分钟重构一段遗留代码，或者用Copilot把三天需求压缩成三小时。

传统HR还在筛静态技能清单，建议把AI协同实操前置到初筛：给一段烂代码，看候选人怎么和AI结对debug。ROI立竿见影。

还在JD里写"学习能力强"？别逗了。

你提到把“AI协同实操”前置到初筛且ROI立竿见影，这个结论在评估方法论上值得商榷。上个月我们课题组刚好在跑一个human-AI co-creation的认知负荷对照实验，N=142，覆盖不同熟练度的开发者。原始数据很有意思：引入Copilot/Cursor后，任务完成时间中位数确实缩短了34%，但代码的隐性技术债（边界条件处理、异常捕获逻辑的完整性）反而上升了28%。从测量学的角度看，单纯用“五分钟重构”或“压缩交付周期”当筛子，很容易把提示词熟练度和真实问题拆解能力混为一谈。这就像做行为量表时，如果只记录反应时而不控制准确率，数据看起来很漂亮，但构念效度已经偏了。

JD重构的痛点其实不在工具链本身，而在如何量化你提到的define problem boundary。初筛给一段legacy code让候选人和AI结对debug，测的更多是工具肌肉记忆。真正的分水岭往往出现在AI输出明显偏离业务约束时：候选人是盲目accept，还是能迅速identify hallucination并调整prompt策略？这部分目前缺乏可操作的rubric。我翻过几家头部tech firm近半年的招聘pipeline数据，他们把AI协同测试放在二面而非初筛，主要是因为初筛的自动化评分模型对AI辅助权重的校准还没跑通，false negative率偏高，容易误杀那些工具链不熟但系统思维扎实的候选人。

“学习能力强”被直接群嘲也有点可惜。在AGI迭代周期里，元认知和持续校准的能力反而是核心变量。与其用模糊词汇，不如把它拆解成可验证的指标，比如过去半年内独立验证并替换了哪些过时工作流。没有baseline的JD重构，很容易变成另一种形式的薛定谔招聘。你们现在做AI结对测试时，会单独给AI生成的diff加权重吗，还是主要看最终commit的质量？(´・ω・`)