Meta SWE 的 VO 里，AI Coding 已经不能只按刷题节奏准备。进到代码库后，先读测试、问清输入输出，再决定要不要让模型帮忙；模型写出的每一行都得能讲清楚。下面这套准备把 AI Coding、产品 API 设计和 BQ 放在同一条线上。
第一面：AI Coding 与现有代码库
题目：在已有的文件服务代码里补齐一组接口：写入记录、按字典序查询、删除记录，并给记录增加 TTL。测试代码在另一份文件里，提交前要解释为什么过期数据不会继续被读到。
解答思路：先跑通最短路径：定位状态存放处、列出每个接口改变的字段、把测试用例按新增、覆盖、删除、过期拆开。TTL 不要在读取时只做一次临时判断；读取、枚举和写入覆盖都要走同一个过期检查函数，避免列表接口和单条接口给出两套结果。使用 AI 时，把任务收窄到“补一个纯函数”或“生成边界测试”，再逐行核对命名、时间单位和异常分支。一次 Meta Product 面试记录提到的就是文件式 CodeSignal 任务和 TTL 需求，候选人的代码库任务复盘 很适合拿来练习先读测试再动手的节奏。
第二面：产品 API 设计
题目：为在线棋局设计 API。客户端要能创建对局、提交一步棋、拉取棋盘状态，并在并发提交时避免两步棋覆盖同一个版本。
解答思路：先写清四个对象：game、player、board snapshot、move。POST /games/{id}/moves 必须携带 expected_version；服务端用版本号做 compare-and-set，版本不一致就返回冲突和最新局面。落子规则放在领域层，API 层只负责鉴权、幂等键和响应格式。追问到断线重连时，客户端带最后看到的版本重新拉取 snapshot，再决定是否重放本地动作。这样比一开始堆 WebSocket 更稳，也能把一致性边界讲明白。
第三面：BQ 与协作冲突
题目：讲一次你和合作方对交付方案意见相反的经历；如果对方改动了你的代码且引入故障，你会怎么处理？
解答思路：故事别停在“沟通一下”。先交代冲突目标，例如上线时间和数据正确性发生拉扯；再说你拿了哪些证据，例如错误率、回滚范围、替代方案的成本；最后说如何把决定写成可执行项，包括 owner、验收条件和复盘时间。Google Doc 或共享编辑器里写代码时，也保留这个习惯：在动手前确认约束，在结束前用两个反例做 dry run。Meta 的候选记录中，行为面会把“分歧”追到具体行动和结果，不接受空泛的团队协作口号。
备考怎么排
把一次 60 分钟练习切成两段：前 15 分钟只读代码和写测试表，后 45 分钟实现、复查、讲解。API 设计则从状态边界开始：谁能写、如何防重放、版本冲突怎么返回。BQ 至少准备两段有真实分歧的项目故事，一段讲技术判断，一段讲跨团队推进。
FAQ
Meta AI Coding 要不要依赖模型写完整答案？
不用。把模型当成可审查的协作者更合适：让它补单元测试、解释陌生函数或提出边界条件，核心状态和错误处理仍由自己掌握。
系统设计讲不出大规模组件怎么办？
先把数据模型、写入路径和冲突规则说完整。对在线棋局这类题，版本校验和幂等处理比先报一串缓存、消息队列更有说服力。
参考来源
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