最近很多朋友都在问 Anthropic 的面试流程，尤其是 VO环节到底难不难。作为一家专注于 AI 安全和大模型的公司，它们的面试确实有自己的特色：既考察基础 coding，也很看重 system design，还会问到 AI 价值观相关的问题。今天就分享一份学员的 Anthropic VO 面经，还原做题过程和卡点，希望能帮大家少走弯路。
面试流程概览
Anthropic 的 VO 环节通常包含以下几部分：
- Coding Challenge：算法题或代码改造，难度中等，偏重细节。
- System Design / AI 相关设计：考察扩展性、实时处理、架构权衡。
- Behavioral Questions：看重团队协作、沟通能力，尤其是对 AI 安全的认知。
整个 VO 大约 45–60 分钟，面试官会根据你的回答不断追问，所以需要在思路表达和细节处理上都比较扎实。
学员 VO 做题过程还原
一、Coding Challenge
第一题是 Group Anagrams。
学员刚开始的思路是用 HashMap 存字符频率，结果写到一半发现 list 不能作为字典 key，当场报错，卡住了。冷静调整后改成 tuple，才跑通了基本 case。
不过效率还是不高，Programhelp 的语音提示提醒他：“其实可以直接用排序字符串做 key，会更快。” 一改代码，逻辑瞬间清晰。
第二题是 Merge Intervals。
思路很直观：先排序再合并。代码写完后，面试官追问：“那空输入怎么办？只有一个区间呢？” 学员一开始没处理，差点漏掉边界情况，幸好远程提示提醒他加上 empty input 判断，顺利通过。
小结：Coding 部分考察点不是题目本身的难度，而是边界条件和代码表达的清晰度。
二、System Design
题目是 Real-time Transaction Monitoring System。
要求设计一个实时检测可疑交易的系统，面试官还不断加条件：
- 每秒几十万笔交易，能撑得住吗？
- 跨国用户的延迟怎么解决？
- 如果交易数据要存档，还能保证实时性吗？
学员一开始只想到用数据库写规则检测，结果被问到并发时就卡壳了。
Programhelp 提醒他考虑 消息队列 + 流式处理，于是提出 Kafka + Spark/Flink 的方案，还补充了在不同 region 部署分片，降低延迟。
面试官听到这里，明显更感兴趣，继续讨论扩展性。整个过程里，学员逐渐把思路从“单机数据库”拉高到了“分布式实时架构”，这正是 Anthropic 想看到的思维过程。
三、Behavioral Questions
面试官的问题是：“Tell me about a time you disagreed with a teammate.”
学员一开始花了很多时间讲背景，差点没讲到重点。Programhelp 及时提示：用 STAR 框架收尾。
于是他重新组织：
- Situation：做数据 pipeline 项目时，团队在工具选择上有分歧；
- Task：我需要找到方案，既能满足上线需求，又让大家都能接受；
- Action：我主动开小会，比较了两种方案，并做了测试；
- Result：最终选了折中方案，节省了 30% 成本。
回答简洁有力，效果立马好很多。
总结
Anthropic 的 VO 给人的感觉是：题目不一定最难，但追问很细。Coding 环节在考你边界处理，System Design 在考扩展性和架构权衡，Behavioral 在考沟通与价值观契合。
对学员来说，最大的挑战其实是紧张下的小卡点：数据结构不合适、边界条件忘记、思路太“单机化”、回答太啰嗦。每次能及时调整，都是因为有提前的模拟和远程提示。
还在一个人硬撑吗？
很多同学在 VO 环节都会遇到类似卡点：写代码时忽略细节、System Design 想不到分布式方案、Behavioral 讲得太绕。要解决这些问题，模拟实战+即时反馈是最有效的方式。
Programhelp 团队提供：
- 实时语音助攻：当你卡住时，导师轻声提醒方向，帮你理清逻辑；
- 全流程模拟 VO：Coding、System Design、Behavioral 全覆盖，提前适应面试节奏；
- 行为面答题指导：帮你把简历和经历整理成清晰的 STAR 故事。
团队导师来自牛津、普林斯顿、北大等顶尖院校，也有在 Amazon、Google、阿里等大厂的经验，辅导专业靠谱。
如果你想在 VO 中表现得更流畅、自信，提前做针对性训练真的能省下很多弯路。
