Stripe 的 AI Programming Exercise 不是让候选人关掉 AI 手写 LeetCode，也不是看谁能用一句 Prompt 生成整份答案。面试在 HackerRank 中进行，编辑器内置 AI Assistant。你要读完 README、拆清需求、指挥 AI 写代码，再亲自审查实现、补测试并修正错误。
一位 Stripe Backend Engineer 候选人的轮次记录把这部分单独列为 AI Coding Assessment：工具会给出有缺陷或速度偏慢的代码，面试官关注候选人能否及时识别问题，而不是一路接受 AI 的修改。整轮更像一段压缩到一小时内的真实开发任务。
AI Coding 轮先看懂这四件事
- 平台：HackerRank，带内置 AI Assistant。
- 形式：一个较长的多阶段 Coding 任务，后续要求建立在前一阶段代码上。
- 核心内容：交易数据、规则解析、字符串匹配，以及
AND、OR布尔条件。 - 面试重点：代码设计、测试、优化、AI 输出审查和口头解释。
这里最吃亏的做法，是一看到长 README 就让 AI 直接“完成全部需求”。它会一次改动太多文件，也容易自行补齐题面没有定义的行为。更稳的节奏是先定规则模型，再按阶段实现，每完成一段就跑测试。
第一面：AI Programming Exercise 交易规则解析
题目
题目给出一组交易记录和一组判定规则。每条规则包含一个动作，例如 ACCEPT 或 BLOCK，后面跟着 IF 条件。程序需要解析规则，检查交易是否满足条件，并返回对应的处理结果。
任务分成多个阶段。第一阶段集中在关键字和字符串匹配；后续阶段加入 AND、OR 布尔逻辑，并要求沿用已有实现继续扩展。README 较长，输入格式、匹配方式、默认行为和错误处理都藏在细节里。动手前要先确认四个问题：规则是否按输入顺序执行、命中多条规则时采用哪条、字符串是否区分大小写、字段缺失时返回默认结果还是报错。
解答思路
先把“解析”和“执行”拆开。不要在遍历交易时反复切字符串，更不要把每条规则写成层层嵌套的 if/else。
第一层是数据模型。把规则转换成 Rule(action, expression)；把最小条件转换成 Condition(field, operator, value)。交易统一放进字段映射，执行器只通过字段名取值。这样加入新字段时，不需要改主循环。
第二层是表达式结构。只含单条件时，解析器直接生成一个 Condition。加入布尔逻辑后，用表达式树表示：叶子节点是条件，非叶子节点是 AND 或 OR。求值时递归执行：AND 在左侧为假时短路，OR 在左侧为真时短路。若题面规定 AND 优先级高于 OR，解析时先按 OR 切成若干组，再在每组内部处理 AND；若还包含括号，就改用 tokenization 加递归下降解析，别继续堆字符串切分。
第三层是规则执行。解析结果只生成一次，随后遍历交易并复用表达式树。主流程保持为“读交易 → 依次检查规则 → 记录决策”。规则冲突策略做成独立函数，面试官改变 first-match、last-match 或优先级要求时，只改这一处。
测试要和阶段同步。先覆盖单条件命中与不命中，再补 AND 两边真假组合、OR 短路、字段缺失、空规则、大小写、数值边界，以及一笔交易同时命中多条规则。每次让 AI 扩展功能前先跑旧测试，防止新逻辑破坏前一阶段。
复杂度：设交易数为 T，规则数为 R，单条表达式最多有 C 个条件。规则预解析为 O(RC)，执行为 O(TRC)，额外空间为 O(RC)。短路求值会减少平均检查量，但不能改变最坏复杂度。
用 AI 做这题，Prompt 要短而可验
第一条 Prompt 不要叫它写代码，先让它读规格并输出一份核对表：
Read the full README. Summarize the input, output, rule grammar, precedence, default behavior, and error cases. List every ambiguity. Do not write code yet.
你要对着 README 逐项核验。AI 漏掉的约束，当场补进上下文。确认需求后，再让它给出最小设计：
Propose the smallest extensible design for the current part. Separate parsing from evaluation. Name the data structures and tests. Do not implement later parts.
接着只实现当前阶段，并限制修改范围：
Implement Part 1 only. Keep the diff small. Add focused tests for match, no match, missing field, and empty rules. Run the tests and report the exact result.
进入 AND、OR 阶段时，不要要求“整体改得更优雅”。直接告诉 AI 保留哪些行为、增加哪些能力：
Extend the parser to support AND and OR with the precedence defined in the README. Preserve all Part 1 behavior. Add truth-table tests and run the full suite.
最后一轮 Prompt 专门做审查：
Review the implementation against the README line by line. Find unsupported assumptions, parsing bugs, type-conversion issues, and unnecessary complexity. Do not change code until you list the findings.
这几条 Prompt 的目的不是让工具多说，而是把每次输出变成可验证的小步骤。若 AI 一次提交了大段重构，先看 diff，再决定接受、缩小或撤回修改。
面试时怎么讲，才能让面试官看见你的判断
AI 在生成代码时，候选人不能安静等结果。你可以把自己的判断说出来：为什么把解析和执行分开、为什么先做 Part 1、哪条需求还没定义、准备怎样测规则冲突。生成结束后，先读入口函数和数据模型，再读解析器与测试，不要直接点击 Run。
发现错误时也别只说“AI 写错了”。指出具体假设，例如“这里默认 AND 和 OR 同优先级，但 README 要求 AND 先算”，随后解释修复范围和回归测试。面试官真正能评估的是你的工程判断，不是聊天窗口里的字数。
自己练一遍，可以这样造数据
练习时把交易字段缩到 country、amount、risk 三个，先写 BLOCK IF country = "RU"，再加入 ACCEPT IF amount < 200 AND risk = "low"。随后增加一条带 OR 的规则，检查优先级与短路行为。
完成基础版本后，给代码施加两次需求变化：第一轮加入数值比较和字段缺失；第二轮加入括号或规则优先级。全过程只允许通过 AI 修改代码，但每次修改都要先写计划、看 diff、跑测试、解释结果。这比单纯刷 Prompt 模板更接近面试现场。
备考建议
准备重点放在多阶段工程题，不要只刷独立算法题。找一个 200 到 400 行的小项目，练习读 README、建立数据模型、逐步加规则、保住旧测试。再故意让 AI 生成一版过度设计的实现，训练自己在五分钟内找出多余抽象和未覆盖的边界。
时间上可以按 10/30/15/5 分配：前 10 分钟读题并确认歧义，中间 30 分钟分阶段实现，15 分钟补测试与修 bug，最后 5 分钟解释设计和未完成项。实际节奏要跟着面试官调整，但别牺牲需求核对和回归测试。
FAQ
Stripe AI Coding 要自己手写全部代码吗？
不用。内置 AI Assistant 就是这轮工具的一部分。你负责拆需求、定设计、约束生成范围、审查 diff、补测试和解释代码。把全部任务交给 AI 后直接运行，反而会丢掉最重要的评价内容。
AI 生成的代码能直接用吗？
先审查再使用。重点看题面没有授权的默认值、字符串解析假设、布尔优先级、类型转换、重复遍历和回归测试缺口。Stripe Sydney 面试复盘也把快速阅读、测试和调试 AI 代码列为这轮的核心动作。
只练 LeetCode 够不够？
不够。算法基础能帮你判断复杂度，但这轮还要求你处理长规格、多阶段需求、可扩展代码与自动化测试。准备时至少做几次“规则解析器 + AI Agent + 限时讲解”的完整演练。
参考来源
- Stripe Backend Engineer Interview Experience
- 5 Rounds at Stripe Sydney: What I Learned from Reaching the Final Loop
- Stripe's New AI Programming Exercise Interview: What It’s Actually Like
- AI-Assisted Coding Round (HackerRank) — Stripe Interview Question
关于 Interview Aid
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