20年的观察，50年的研究，以及一个测量面试而非候选人的框架 12分钟阅读 2026年5月11日 - 技能光谱：将Dreyfus技能获取模型应用于专家候选人与高级初学者面试官的表现 大多数公司把招聘视为过滤器。让候选人经过足够多的轮次，问足够多的问题，好的候选人就会存活下来。问题是，这个过滤器坏了。它选择了错误的东西，拒绝了无法评估的人，并且当它失败时，成本比大多数团队意识到的要高。我花了15年以上的时间观察和研究技术面试。我看到聪明的工程师被拒绝，因为他们没有以面试官期待的方式解决问题。我看到平庸的工程师被雇佣，因为他们练习了正确的LeetCode模式。我看到公司在重复这一循环，同时引用“一个糟糕雇佣的成本”这个统计数据，结果发现没有人能够追溯到实际的来源。 这篇文章讲述了研究结果、常用工具的失效之处，以及我建立的衡量面试质量本身的框架。错误的成本是……错的？你可能见过这样的说法：美国劳工部估计，糟糕的雇佣成本为第一年收入的30%。我去寻找原始来源，结果没有。没有劳工部的出版物，没有报告标题，没有网址。每篇文章都在一个无限循环中引用最后一个。同样，归因于《哈佛商业评论》的“80%的员工流失是由于糟糕的雇佣决定”的数据也没有具体的HBR文章包含这个数字。这并不令人惊讶，这和学习金字塔的效应是一样的。一些值得信赖的网站重复了他们在其他地方听到的内容，完全没有引用原始的实证来源。真实的研究不那么戏剧化，但更有用。美国进步中心在2012年审查了30个案例研究，发现所有职位的中位替代成本约为年薪的21% [1]。对于年薪低于75K的工人，这个数字保持不变。对于高级职位，这一比例上升到213% [1]。但替代成本对工程团队来说是错误的框架。更有用的发现来自Housman和Minor在2015年对11家公司50000名工人的哈佛商学院研究 [2]。他们发现，避免雇佣一个有毒员工的收益大约是雇佣一位明星表演者的两倍。一个有毒员工的直接替代成本约为12489美元。一位顶尖1%表演者增加了约5303美元的价值 [2]。而且有毒行为会传播。当一个人加入团队时，同事们更有可能表现得一样。最大的招聘风险不是错过一个优秀候选人，而是让一个破坏性候选人通过。 这件事为何重要：大多数面试过程的设计是为了发现人才。很少有设计是为了检测有毒性，而这两个目标需要不同的信号。白板面试测试候选人在解决他们通常会Google的问题时，在观察下是否能表现。Behroozi等人在2020年的研究发现，进行传统白板面试的候选人与在私下解决相同问题的候选人表现的水平相差一半 [3]。在公共条件下，所有女性均未通过；在私密条件下，所有女性均通过 [3]。这不是人才过滤器，而是一种焦虑过滤器。对打对编程的面试更好，但也有自身的扭曲。对打编程是为了生产代码而设计的协作实践，而不是为了在时间压力下评估陌生人的技能。当我与团队中的同事配对时，我们共享背景、词汇和信任。面试没有这些。候选人在被一个掌握其职业生涯权力的人注视时表现。称其为对打编程就像称工作面试为谈话。更深层次的问题是隐性知识。熟练工程师所知道的大部分东西并不是他们能随时表达出来的。他们认识模式；他们能感知某个设计在六个月后会导致问题；他们做出的权衡对他们来说是显而易见的，但对不同技能水平的人来说是看不见的。标准面试是用来测试显性知识的：你能解释这个算法吗？你能描述这个模式吗？你能逐步讲解你的推理吗？表现最好的候选人是那些能流利地谈论代码的人，这与编写代码是不同的技能。一些公司试图通过个性评估为过程增加科学性。在技术招聘中，最流行的两个选择是迈尔斯-布里格斯类型指标和“成长型思维”筛选。关于这两者的研究是明确的。MBTI的出版商自己表示，用它来招聘是不道德的 [4]。这不是批评者的说法。这是迈尔斯-布里格斯公司通过其美国专业服务高级总监书面表述的。迈尔斯和布里格斯基金会的伦理指南也明确指出这一点。原因很简单：这个测试并不能测量……