Manus Drops Traditional Coding Tests for Four-Hour AI Collaboration Trial

作者｜林绮蓓

编辑｜蔡芳芳

在 Manus，工程师面试已经不再考传统编程测试了。

从今年 3 月开始，这家 AI Agent 公司要求工程师候选人在四小时内使用 Manus 解决实际问题，再根据完整的操作过程，判断他们是否具备与 AI 协作的能力。

岗位分工也在改变。Manus 联合创始人兼首席产品官 Tao Zhang 透露，在他负责的团队中，产品经理和设计师已经可以直接编写代码、向代码仓库提交修改。尽管招聘页面仍保留前端、后端工程师等传统职位名称，但公司内部的工作边界正在变得模糊。

与此同时，一份最新科技就业报告揭示了另一组变化：美国软件工程师的实际招聘人数已经降至 2022 年峰值的一半以下，前端和移动开发岗位需求接近腰斩，FDE 岗位却在一年内增长了 4.6 倍。

一边是科技公司重新定义工程师的招聘标准，一边是不同技术岗位的需求快速分化。当 AI 开始承担越来越多的开发工作，什么样的工程师才是企业真正需要的人？

Manus 不再考传统编程测试，产品经理和设计师开始直接写代码

在 Web Summit 的访谈中，Tao Zhang 谈到了 Manus 内部逐渐模糊的岗位分工。按照他的介绍，Manus 的招聘页面仍然保留前端工程师、后端工程师等传统职位名称。Tao Zhang 坦言，这是对外部的说法，因为“外面的世界还没有跟上”，而在实际工作中，团队成员已经不再严格按照职位划分任务。

在他负责的产品和市场团队中，产品经理可以直接向代码仓库提交代码，设计师同样开始编写代码。过去需要在产品、设计和工程岗位之间流转的部分任务，如今可以由同一名员工借助 AI 工具完成。

这种变化也体现在招聘流程中。Tao Zhang 表示，Manus 从今年 3 月开始调整工程师招聘方式，不再要求候选人参加传统编程测试，而是给他们四个小时，使用 Manus 完成一项实际问题。任务结束后，面试官会与候选人一起回顾解决问题的全过程，考察他们是否习惯与 AI 协作。与传统编程测试主要考察候选人独立完成编程任务的能力不同，这种方式将 AI 工具直接纳入考核环境。候选人不仅需要完成任务，还要能够解释自己的工作过程。

对于招聘标准的变化，Tao Zhang 提出一个明确的判断：“AI 已经很擅长完成任务，因此我们不再需要更多只擅长完成任务的人。”相比职位头衔，Manus 更看重那些能够真正把事情做成的人。

这两种能力并不完全相同。按照明确指令执行任务，与判断需要解决什么问题、协调所需资源并推动最终结果，是不同层面的工作。当 AI 能够承担越来越多具体任务时，人的价值也不再只取决于执行任务的能力，而在于能否利用这些工具推动工作取得实际结果。这也解释了为什么产品经理、设计师和工程师之间的工作边界正在 Manus 内部变得模糊。

但 Manus 的实践是否代表整个科技行业的变化？Lenny 最新发布的就业市场报告提供了另一组观察数据。

软件工程师招聘人数不到巅峰时期一半，产品经理需求却在增长

11 月 10 日，曾在 Airbnb 负责产品与增长业务、现为知名科技通讯《Lenny's Newsletter》作者的 Lenny Rachitsky 发布最新科技就业市场报告《State of the Tech Job Market: Late 2026》，对软件工程师、产品经理、设计师等科技行业核心岗位的招聘情况进行了分析。

这已经是 Lenny 发布的第五份就业市场报告。此次分析结合了两家数据公司的资料：TrueUp 追踪全球超过 9000 家科技公司的招聘岗位，Live Data Technologies 则追踪约 1.24 亿名专业人士的入职、离职和晋升记录。

根据 Live Data Technologies 的数据，美国企业招聘软件工程师人数已降至 2022 年峰值的一半以下。2025 年 5 月至 2026 年 4 月，美国企业共招聘约 11.3 万名软件工程师，而 2022 年的招聘人数为 23.9 万人。短短几年间，招聘人数减少了约 53%，并且自 2022 年以来逐年下降。

企业发布的工程岗位招聘需求也明显放缓。TrueUp 的数据显示，工程岗位空缺数在 2024 年增长 29%，2025 年增长 15%，过去一年增幅进一步降至 2.5%。这是 Lenny 发布该系列报告以来，工程岗位招聘需求首次出现接近停滞的情况。

与软件工程师形成对比的是，产品经理的招聘需求仍在增长。自 2023 年初以来，全球科技公司产品经理岗位空缺数累计增长 56%，高于同期工程岗位 43% 的增幅。与 2023 年 3 月的低点相比，产品经理岗位空缺数更是增加了 75%，达到近四年来的最高水平。

实际招聘数据也显示，产品经理的表现优于其他核心岗位。在报告统计的五类核心岗位中，产品经理是唯一一个实际招聘占比上升的岗位，其占比从 2021 年的 16% 提高至目前的 21%。

产品经理的招聘需求持续增长，设计岗位却在收缩。TrueUp 的数据显示，目前全球科技公司的产品设计岗位空缺约为 1900 个，同比减少 28%，创下该数据集开始追踪以来的新低。两类岗位之间的差距也越来越大：2023 年初，科技公司每开放 1 个产品设计岗位，约对应 1.9 个产品经理岗位，如今这一比例已扩大至 3.8。

但企业发布的招聘岗位数量，与实际完成的招聘并不完全一致。自 2024 年 1 月以来，工程岗位空缺数累计增长约 44%，同期美国企业实际招聘的工程人员数量却下降了约 17%。产品经理的情况也类似：尽管招聘岗位持续增加，实际招聘人数在过去几年仍基本持平或下降，只是相较其他核心岗位表现更好。Lenny 认为，这种差异可能意味着，科技公司仍然希望招聘优秀的工程师和产品经理，但找到符合要求的人选正在变得更加困难。

尽管招聘明显放缓，工程师仍是科技行业招聘规模最大的岗位类别。目前，TrueUp 追踪的全球科技公司仍有超过 6.5 万个工程岗位空缺。只是与几年前相比，软件工程师的招聘规模明显缩小，而产品经理在核心岗位中的招聘占比有所提高。

FDE 岗位一年增长 4.6 倍，前端和移动开发需求却接近腰斩

工程岗位整体增长停滞，也并不意味着每一类工程师都面临相同的市场。

在 Lenny 的报告中，增长最突出的工程岗位是前沿部署工程师（ Forward Deployed Engineer，简称 FDE）。这一岗位最早因 Palantir 而广为人知。与主要围绕通用产品功能开展开发工作的工程师不同，FDE 通常需要深入客户业务场景，将软件系统、数据和具体业务流程连接起来，参与解决实际部署和应用问题。随着企业加快部署 AI 应用，这种工作方式开始受到更多公司的重视。FDE 不仅需要编写代码，还可能负责连接企业内部数据、集成已有系统、开发 AI Agent 工作流，以及处理应用部署过程中遇到的技术问题。

根据 TrueUp 的统计，过去一年，全球 FDE 招聘岗位数增长了 4.6 倍，目前约有 1500 个空缺。此前，这一岗位的全球公开招聘需求通常只有几十个。不过，Lenny 也提到，FDE 岗位的增长可能有一部分来自职位名称的变化。例如，一些企业将原本的销售工程师等职位改称为 FDE，并没有增加新的招聘岗位。

Live Data Technologies 进一步披露了美国市场的招聘情况。2026 年 1 月 1 日至 11 月 6 日，Palantir 至少从其他雇主招聘了 151 名前沿部署工程师。除了 Palantir，Google、Accenture、Salesforce 等企业也在招聘这一岗位，其中 Google 已从其他雇主招聘至少 122 名 FDE。

与 FDE 的快速增长形成对比的是，前端和移动开发工程师的招聘需求明显下降。TrueUp 的数据显示，过去一年，这两类岗位的空缺数均接近减半。

安全工程则呈现不同趋势。Lenny 的报告显示，安全工程师是招聘需求增长最快的工程专业方向之一，增速仅次于 FDE。

这种岗位需求的分化，也与 Manus 的招聘实践形成了呼应。Manus 让产品经理和设计师借助 AI 参与代码开发，而 FDE 的工作则要求工程师深入客户业务、整合系统并解决实际部署问题。相比单纯执行某项任务，能够理解业务需求、协调不同技术环节并推动问题得到解决，似乎正在成为部分工程岗位更受重视的能力。

AI 时代，科技公司究竟需要什么样的人？

除了不同工程岗位的需求出现分化，科技公司在招聘时看重的技能，也与几年前有了明显不同。

Lenny 对招聘岗位描述的分析显示，两年前，产品经理职位中最常出现的技能主要是 SQL、Jira、AWS 和 Python。如今，大语言模型（LLM）已经成为产品经理招聘描述中出现频率最高的技能关键词，Claude 排名第三，Cursor、OpenAI 和模型上下文协议（MCP）也进入前八位。与此同时，AI 模型和应用评估（Evals）进入了前十。

工程师招聘也出现了类似变化。Python 仍然是工程岗位最常提及的技能，需求持续增长，但 LLM 的提及频率已经超过 Java，后者在过去一年有所下降。Kubernetes 等传统基础设施技术则继续保持较高的需求。

设计师的招聘要求也在发生变化。Lenny 对职位描述的分析显示，Figma 仍是设计岗位最常提及的技能，但 Claude 已在今年春季超过 CSS，成为第二常见的技能关键词，Cursor 的出现频率也超过了 CSS。这与 Manus 让设计师直接参与代码开发的实践形成了呼应。

但这些招聘要求变化可能只是开始。Gartner 11 月 10 日发布的预测显示，到 2030 年，全球超过 20% 的劳动者可能需要调整工作内容和工作方式。科技行业受到 AI 的影响尤其明显，近 70% 的从业人员预计将处于较高的 AI 影响程度之下。

Gartner 分析师 Helen Poitevin 指出，AI 应用走在前列的企业已经开始重新设计运营方式，调整员工与技术之间的分工。从 Manus 的招聘实践到 Lenny 报告中的技能变化，企业正在考察的不再只是候选人能否胜任某一项专业工作，也包括他们能否借助 AI 完成原本需要多个岗位协作的任务。对于工程师、产品经理和设计师而言，掌握专业技能仍是基础，如何将这些技能与 AI 工具结合、解决实际问题，正在成为招聘中的另一项重要要求。

参考链接：

1.https://x.com/websummit/status/2119882930549858640?s=46

2.https://www.lennysnewsletter.com/p/state-of-the-tech-job-market-late

3.https://gtnr.it/4etqMgt