為什么“面試文章”越來越少了？
以前看技術(shù)社區(qū)，熱門多半是面試文章當(dāng)?shù)溃鳛榧夹g(shù)文章創(chuàng)作者來說也是同樣的體驗(yàn)，寫其他主題，水花不大，但圍繞面試找工作，肯定有基本的數(shù)據(jù)。
現(xiàn)在經(jīng)歷了幾輪 下崗潮、 AI 大模型浪潮，轉(zhuǎn)頭一看，發(fā)現(xiàn)：當(dāng)年的“面試文章”越來越少了些，額...... 這也不過兩三年，時代確實(shí)在變化，感受到了......
這種流量密碼的失效過程，本質(zhì)是技術(shù)內(nèi)容市場供需關(guān)系重構(gòu)的微觀投射。
這不是胡謅，而是有數(shù)據(jù)支撐：
2018年左右，某技術(shù)社區(qū)TOP創(chuàng)作者中，78%通過面試文獲得初始流量，批量生產(chǎn)的如《Java八股文精講》每篇UV都很高，彼時技術(shù)社區(qū)涌現(xiàn)的都是《面試寶典》《大廠通關(guān)秘籍》爾爾爆款內(nèi)容。
2020年之后，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)似乎發(fā)展突然降速，企業(yè)招聘轉(zhuǎn)向存量優(yōu)化，面試考察維度也發(fā)生了結(jié)構(gòu)性變化，后來演變?yōu)椋好嬖嚨贡魄舐氄邚?quot;題庫記憶"轉(zhuǎn)向"能力證明"，單純的面經(jīng)文章也就失去市場競爭力。面試板塊優(yōu)質(zhì)內(nèi)容留存率從2018年的62%暴跌至2022年的18%。
2023年之后，大家更多傾向選擇AI代碼生成工具，傳統(tǒng)面試文章既無法滿足新人的場景化需求，也無法匹配深度需求，可以說：大模型也打敗了“面經(jīng)”！
GitHub 數(shù)據(jù)顯示，標(biāo)注"面試"標(biāo)簽的倉庫活躍度在2023年Q2同比暴跌67%，取而代之的是"AI Agent設(shè)計(jì)模式"、"Prompt工程實(shí)戰(zhàn)"等主題在爆發(fā)式增長。
還有，當(dāng)LeetCode第1582題的標(biāo)準(zhǔn)答案被GPT-4在3秒內(nèi)生成時，有創(chuàng)作者另辟蹊徑推出《用ChatGPT破解面試官思維模式》系列。通過逆向工程大模型的決策邏輯，構(gòu)建出"面試官心理預(yù)測模型"，而這種創(chuàng)新使文章互動量暴漲5倍。—— 求職者已經(jīng)討巧利用大模型來降維打擊面試官了~
baoyu.io/translation…
這種轉(zhuǎn)變，都在佐證體現(xiàn)技術(shù)價值載體隨行業(yè)發(fā)展不斷重構(gòu)的過程，對，就是這么幾年之內(nèi)。
變化真的巨大！再往前幾年，感慨的變化還是諸如：JSP、什么前后端分離、這種東西，現(xiàn)在全都消失了。。
[順便推個機(jī)會]
大廠搖人，前、后端/測試機(jī)會，偶爾有加班，加班有加班費(fèi)，穩(wěn)定性較高，薪酬待遇還不錯。
當(dāng)行業(yè)從野蠻生長轉(zhuǎn)向精耕細(xì)作，當(dāng)信息獲取從被動搜索轉(zhuǎn)向智能推送，當(dāng)知識驗(yàn)證從經(jīng)驗(yàn)傳承轉(zhuǎn)向工程實(shí)證，曾經(jīng)輝煌的面試文章終將成為數(shù)字墳場中的化石標(biāo)本。
以此為啟發(fā)：或許，現(xiàn)在，技術(shù)寫作必須要蛻變了：
Gartner 預(yù)測，到2026年，75% 的技術(shù)內(nèi)容將內(nèi)置智能驗(yàn)證層。只會復(fù)制粘貼“所謂的知識”的"技術(shù)裁縫"，終將被時代巨輪碾碎。
AI能自動生成完美答案時，提出更鋒利的問題——或許才是技術(shù)內(nèi)容創(chuàng)作者的最后堡壘。
——轉(zhuǎn)載自作者：掘金安東尼
#數(shù)據(jù)人的面試交流地#