Cognition的疯狂面试：8小时从零构建AI代理Devin，挑战软件工程未来

在当今的求职市场中，传统的算法题考核已显得落伍。一些前沿公司开始要求候选人在面试现场，仅用6到8小时从零开发出类似Devin、Windsurf或Cursor的AI工具，并完成数据库集成、依赖修复和测试验证的全流程。这种极端挑战不仅考验技术能力，更模拟了创业公司的真实压力。

更令人震惊的是，这并非虚构场景——AI软件工程公司Cognition正是这样操作的。其CEO Scott Wu在公开播客中证实，面试流程就是让候选人在有限时间内构建一个端到端的智能代理，即自己的“Devin”版本。这反映了公司对创新和实战能力的极致追求。

此前，Scott Wu在收购Windsurf时曾强调Cognition的文化：高强度、超长工时、明确的996模式。他直言不讳地表示，公司不信仰工作与生活平衡，而是将重塑软件工程未来视为核心使命。团队成员每周在办公室工作6天，工时超过80小时，这种文化吸引了众多创业背景的精英加入。

相比之下，入职后的996可能还算“温和”，而面试阶段的8小时极限任务更像是瞬间压榨，将“创办一家公司”的挑战浓缩为入职考题。这背后折射出行业对高层次决策能力、技术深度和产品直觉的重视，而非简单的语法记忆。

值得注意的是，Cognition团队本身汇聚了大量创业者。在早期35名成员中，21人曾创办过公司。Scott Wu认为，死记硬背知识点已过时，真正的价值在于自我驱动、责任心和对技术的本质理解。因此，他们将“创业者标准”直接融入招聘流程，寻找能快速适应混乱现实并做出果断决策的人才。

我们整理了这期播客的核心内容，揭示这家AI企业的独特逻辑与愿景。

一些亮点如下：

• 我的最高学历仅是初中毕业证，未完成高中或大学学业。
• 在领域早期，敏锐直觉和自我推理更具优势；但当行业成熟后，最终答案往往归于数学。
• 人类本身就会犯错，因此我们需要流程和检查机制，如CI和代码审查。
• 即使模型能力停止进步，产品层面仍有十年的创新空间待挖掘。
• 我们的原则是：员工必须“自愿选择”加入这种高强度文化。

硅谷“数学天才”中的初中文凭AI创业者

John Collison：请分享你的成长经历和数学背景。众所周知，你是数学竞赛领域的佼佼者。

Scott Wu： 我在巴吞鲁日长大，父母是从中国移民来的化工工程师，从事空气排放许可工作。受哥哥Neal影响，我从小接触数学竞赛，二年级就参加中学生比赛，虽初战失利，但激发了斗志。三年级时我赢得代数竞赛冠军，随后多次参与国际信息学奥林匹克（IOI），并获得三枚金牌。

John Collison：这简直是“超级英雄起源故事”。

Scott Wu： 没错。学业上，我并未完成传统教育——最高学历是初中毕业证，高中提前离开，大学就读哈佛两年后辍学。2014年，我加入Addepar担任软件工程师，同期入职的还有Scale创始人Alexandr Wang等，我们这群数学竞赛圈的朋友后来多走上创业之路。

John Collison：年轻创始人是否代表产业活力？如Michael Dell和Mark Zuckerberg早年成功，如今AI编码工具领域也涌现年轻领袖。

Scott Wu： 谢谢称我“年轻”，但28岁已不算最早。我认为当前创业环境更成熟，经验与第一性原理思考结合，使得纯粹依赖直觉的年轻创始人减少。行业“Moneyball化”趋势明显：早期靠直觉，成熟后靠数学，类似扑克、国际象棋和游戏竞技的演变。

Cognition的AI软件工程师Devin

John Collison：Cognition到底是什么？

Scott Wu： 我们致力于构建AI软件工程师，核心产品Devin是一个智能代理。它通过Slack、Jira等平台异步接收任务，如修复bug、完成迁移或重构代码，像一名“初级工程师”般工作，目前已部署于高盛、花旗等数千家企业，处理30%-40%的合并请求。

John Collison：与GitHub Copilot等IDE工具的区别？

Scott Wu： Copilot属于同步辅助，提升编码速度；Devin则是异步代理，在任务层面自主执行。未来两者可能融合，但核心在于区分“本质复杂性”（决策）和“偶然复杂性”（重复工作），让人类聚焦高价值决策，AI处理执行细节。

企业应用中，我们建议限制数据库权限，通过PR审查和CI流程融入现有工作流，实现8-15倍的效率提升。Devin的能力基准不断进化，最新模型如Claude 4.1和GPT-5已在“初级开发benchmark”上超越此前版本。

寻找差异化，生存与发展

John Collison：AI产业链未来格局如何？

Scott Wu： 我认为各层都将蓬勃发展。AI将大规模渗透所有知识工作，价值沉淀于存在差异化的环节——从硬件、模型训练到应用层，各有独特DNA。例如，我们专注软件工程全流程的混乱现实，而不仅抽象编码。

经济模式上，按使用量计费将取代按席位计费，形成代理经济。AI的扩展性极强，一旦产品有效，能快速覆盖全球用户。即使模型能力冻结，产品创新仍有十年空间，因为用户体验设计仍在追赶技术突破。

Cognition的团队与招聘：现场构建代理！

John Collison：Devin如何影响你们的招聘？

Scott Wu： 我们保持核心工程团队精干（约30-35人），强调高层次决策和技术理解。面试中，候选人需在6-8小时内构建自己的端到端代理，这淘汰了依赖记忆的应试者，筛选出具备产品直觉和创业精神的人才。

未来，软件工程师的角色可能从写代码转向指导计算机做决策，但计算机科学教育依然关键，因为核心是解决问题。杰文斯悖论在软件领域明显：AI提升效率，但新软件需求无限，工程师数量可能增加而非减少。

UI设计仍处早期阶段，类似移动互联网初期，但AI无硬件和网络效应门槛，能快速提供价值。产品创新将逐步成熟，重塑人机交互方式。

John Collison：你的AGI时间表？

Scott Wu： 某种意义上，AGI已存在——如Devin能处理现实任务。但“超级智能”不会突然到来，而是通过持续改进逐步增强。关键在于定义现实世界的成功基准，而非单纯追求模型分数。

收购Windsurf：三天闪电战，包括不眠周末

John Collison：Windsurf收购为何如此迅速？

Scott Wu： 周五看到Google收购新闻后，我们立即联系Windsurf团队，周末不眠不休谈判，周一上午签署协议。这次收购补足了我们的企业职能团队，产品上形成自然协同——异步Devin与同步IDE工具结合，很快发布了集成功能如DeepWiki访问和代理调用。

AI领域可能出现更多“授权式交易”以避免监管，行业趋向两极分化：要么成为超大玩家，要么合作共存。我们明确文化不适合所有人，但要求成员自愿选择加入高强度、雄心勃勃的环境。

作为CEO，我从同辈创业者中学习，而非依赖职业教练。信息获取主要靠Twitter，尽管算法视频化，但文本核心仍存。未来可能用Devin自动化信息整理，如生成每日简报。

参考链接：

https://www.youtube.com/watch?v=MmKkNmnoEvw