如何评价阿里等大厂笔试现已经禁用本地IDE？
我现在面现场面试，允许候选人自己带电脑（也可以用公司提供的电脑），允许使用搜索引擎，甚至可以问ChatGPT. 当然，全程都是把屏幕投影到会议室的大屏幕上的。
面试题是我事先准备的一个Git repo, 里面有一个简单的Web服务，我事先在里面埋了一些坑。候选人要自己clone下来，自己看ReadMe文件，然后用docker compose把一个模拟的环境跑起来，调试一些代码里存在的问题，并且按照要求加一些新功能。题目本身还是要考察算法和数据结构的，有时候还会涉及一些OOD的方面。当然题目我故意设计成有很多个方向的，并不要求候选人把所有问题都写出来，一般我会随便挑一两道题来问。
这个过程中可以获得远多于LeetCode算法题的信号。比如
- 候选人是否会快速阅读代码，定位到和面试题相关的部分
- 候选人在遇到报错的时候，会以什么方式去调试，找出问题所在
- 候选人在遇到自己知识盲区的时候，如何使用搜索引擎或者大语言模型来寻找解决方案
- 即使候选人直接问ChatGPT, 我也可以观察他是如何提问的，得到回答以后又是如何使用的（直接复制代码，还是先看原理）
- 候选人是否知道git的基本用法，比如clone代码，以及面试完成后commit代码
- 候选人是否会使用docker, 理解docker的工作原理
面试原则上不要求候选人熟练使用git, docker等工具，但是能现场搜索快速学会也是一种技能。
当然，面试题的主体还是以算法和数据结构为主，比如解析一个日志文件，统计里面的数据，并且生成一些指标。这里面就能考察基本的数据结构，还有怎么用sliding window实现metric统计。
有些候选人说自己精通Python, 但是连怎么读文件都不知道。有的候选人一上来就开始写正则表达式，也不先看一下测试数据的结构。
差的候选人连Python怎么安装都要问ChatGPT, 强的候选人带着自己配好的Vim来面试，各种功能齐全，比VS Code都强大。
有个候选人GitHub密码输不对，我就说，那你试试用SSH方式来clone呢。他没有配SSH key, 搜索了一下网上的资料，然后配置了一下，成功clone下来了。从这个过程我能看出，候选人似乎从来没有用过SSH方式clone. 这是减分项。但是他又能够快速看网上的教程配好，说明有较强的解决问题的能力，算是加分项。
另一个候选人没带电脑，用了公司的Windows电脑，docker容器启动以后怎么都打不开里面运行的Web server, 他能够现场调试，找到在Hyper-V上运行的Docker虚拟机的配置问题，然后解决好。可以看出他在这方面经验丰富。
这种面试形式的好处是，可以完整地评价候选人写代码的能力以及解决实际问题的能力，这和很多人每天实际的工作内容比较接近。比面八股文和LeetCode算法题更加有效。当然，坏处是设计一个覆盖各个方面的题目比较麻烦，如果有人把完整的题目和解法公布到网上，就会丧失不少信号。
答复一下一些评论
- 配环境不是面试的重点，请不要误解。面试的主体内容仍然是写代码。我希望规避的是LeetCode上那种纯算法题。比如动态规划的题目。这类题目非常糟糕，对于熟练的人来说很快就能写出来，但是对于不熟悉动态规划的人来说，在有限的面试时间里几乎不可能凭空想出来正确的方法。再说，现实工作中动态规划也很少用到。所以Facebook/Meta的面试培训里是明确禁止面动态规划的题目的。
- 有人似乎误解了面试题，我已经修改了上面的内容。当然不是随机挑一个repo让候选人去跑，肯定是提前设计好的一个面试题的repo.
- 面试肯定是用访客网络的，不可能连到公司的生产/开发环境里。所有的代码也都是公开领域的东西，没有公司私有的组件。所以不存在信息安全的问题。
- 对大多数人来说，日常工作要实现算法的概率不大，主要的任务有两种，一种是读懂一个已有的代码库，并且修复bug或者加新功能。这是我这轮面试重点要考察的。另一种是快速学会一个新的框架，可以是开源的框架，也可以是公司内部的框架。然后用框架来实现某个功能。比如看文档写一个数据管道(data pipeline). 这两种任务所需的技能，完全无法通过算法题来考察。我见过不少刷题刷得很熟练，但是上手一个新框架新工具很慢的人。
- 现在（2024年），后端工程师如果完全不会用Docker, 我觉得是非常不合格的。即便不是所有公司都用Docker, 但是至少要了解容器化的技术。如果完全不知道，可以认为这个候选人没有技术的思维(technical sense). 在我的评价标准里，这是减分项。
