问AI时代校招生该怎么培养？

一场技术大咖圆桌把“AI 时代校招生该怎么培养”重新摆上桌。谁应该对新人第一年的成长负责：直属主管、资深导师、HR 培训体系，还是校招生自己？新人真正该学什么，是继续从编码基本功练起，还是尽快掌握 Agent、代码生成与评测？如果 AI 已经能完成大量初级任务，企业是否还愿意为新人保留试错空间，这是培养问题，也是组织能力问题。

为什么过去“先写三年代码再谈架构”的路径可能失效？AI 缩短了实现时间，却没有替新人承担需求澄清、故障判断和结果责任。什么时候应该允许新人直接用 AI，什么时候必须关掉工具独立完成？训练应放在哪里：课程、沙盘、开源项目，还是有真实用户但风险可控的业务支线？如果新人只会调用模型，容易失去基本功；如果完全禁用 AI，又会错过新工作方式，两个极端都不可取。

如何设计一套既用 AI 又不掏空能力的培养机制？可以按“独立拆解—Agent 实现—人工验收—故障复盘”循环，每周交付一个可运行成果；导师不逐行代写，而是审查需求边界、测试证据和复盘质量。三个月后用需求澄清准确率、独立排障时间、代码评审缺陷率与用户反馈衡量，而不是只看提交行数。你所在团队更看重谁、在什么阶段、在哪类真实任务中培养什么能力，又如何证明新人真的成长了？