AI 在 Android 路线图中处于什么位置？
AI 并不是第 10 个阶段。它与每个阶段并行存在，以两种不同的方式：使用 AI 来完成你的工作，以及将 AI 构建到你发布的应用中。
路径 A：作为 Android 工程师使用 AI
谷歌现在已经为此提供了工具。Android CLI 1.0 允许代理（如 Android Studio 中的 Gemini、Claude Code 或 Codex）创建、构建和部署 Android 应用。Android Skills 为代理提供了谷歌在自适应 UI 或测试设置等任务上的最佳实践。
必须掌握
- 为工具提供正确的上下文和明确的限制
- 以小步骤工作：计划、小改动、审查、测试
- 审查 AI 代码中的生命周期、线程、状态和安全问题
- 检查 AI 编写的测试是否能够失败，而不仅仅是通过
- 了解哪些代码和数据可以与哪个工具共享
- 知道何时停止提示，转而阅读文档或源代码
- 代理和 MCP 服务器如何将工具连接到模型的基础知识
以下是 AI 工具经常编写的代码类型。它能编译通过，快乐路径能工作，审查看起来也很干净：
// 几乎正确
fun loadProfile() = viewModelScope.launch {
runCatching { repository.fetchProfile() }
.onSuccess { _uiState.value = UiState.Data(it) }
.onFailure {
crashReporter.log(it) // 也会记录正常的取消
_uiState.value = UiState.Error
}
}
// 正确
fun loadProfile() = viewModelScope.launch {
try {
_uiState.value = UiState.Data(repository.fetchProfile())
} catch (e: CancellationException) {
throw e // 让取消完成
} catch (e: IOException) {
crashReporter.log(e)
_uiState.value = UiState.Error
}
}runCatching 会捕获所有 Throwable，包括 CancellationException。当用户离开屏幕且协程被取消时，第一个版本会将其视为失败。它记录了一个从未发生过的错误，并在协程本应停止后继续执行代码。Kotlin 文档直接指出：如果你捕获了 CancellationException，请重新抛出它。
只有当你学习了第三阶段时，你才能发现这个问题。这就是为什么 AI 让基础知识变得更加重要，而不是更不重要。
路径 B：将 AI 功能构建到应用中
谷歌的选择 AI 解决方案指南从一个规则开始：使用最简单的模型和工具来完成工作。
设备端（Gemini Nano、ML Kit GenAI API、Prompt API）。优点：隐私、离线使用、无每次请求成本。注意事项：只有部分设备支持；最适合短文本任务。
云端（Firebase AI Logic、你自己的后端）。优点：更大的模型、图像和视频输入、复杂任务。注意事项：网络、延迟、成本、用户数据离开设备。
混合方案。优点：设备支持时使用设备端，云端作为后备。注意事项：需要构建和测试两条代码路径。
必须掌握
为某个功能选择设备端、云端或混合方案
调用模型并将答案流式传输到 Compose 状态
结构化输出并安全地解析它
超时、重试、速率限制和错误
成本和延迟预算
将 API 密钥保留在设备之外，确保用户数据安全
检查模型输出并在 UI 中处理错误答案
AI 友好的用户体验：显示进度，让用户纠正结果
AppFunctions，以便设备端代理可以使用你的应用功能
经典 ML Kit 用于不需要大模型的视觉和文本任务
深入学习：嵌入和检索、使用测试集评估模型输出、构建代理。
该列表中的每一项都是第三、六、七或八阶段的技能，只是中间加了一个模型。AI 功能不会取代路线图，而是考验它。
AI 面试问题
审查这个 AI 编写的 ViewModel 并找出 Bug。
在合并 AI 生成的代码之前，你如何检查它？
对于这个功能，使用设备端还是云端？为什么？
如何防止模型调用泄露用户数据或你的 API 密钥？
什么是 MCP 服务器？它如何将工具连接到模型？
现在的 Android 面试是什么样子的？
根据开发者们在 2026 年公开分享的最新 Android 面试经历（从 SDE-1 到 SDE-2），一些模式浮出水面。这些都是个人故事，不是调查，但它们指向同一个方向：
编码题仍然会出现。 大多数面试轮次都有数据结构与算法环节（滑动窗口、双指针、哈希映射）。有些则用一个小的协程任务来代替。Android 经验并不能让你跳过它们。
Android 轮次深入而非宽泛。 ViewModel 内部原理和在配置变更中保持状态反复出现。协程也是如此。面试官问的是“它是如何工作的”和“如果……会发生什么”，而不是“什么是”。
设计题很早就开始出现。 即使是 SDE-1 的面试轮次也可能有一个设计环节。主题包括图片加载库、分析 SDK、无限图片网格和购物应用。
一些公司增加了机器编码环节。 你在 45 到 60 分钟内现场构建一个可运行的小型应用，或者作为家庭作业。
AI 已经进入了面试。 它会作为一个话题出现（你使用哪些工具、什么是 MCP、你在工作中如何使用 AI）。据报道，2026 年 5 月，谷歌还在试点一个环节，让初级和中级候选人使用 Gemini 阅读、调试和改进现有代码。
如何为每一轮做准备
编码（数据结构与算法）。考察：在时间压力下解决问题的能力。准备：从第一个月开始每周做几道中等难度的题目。在编码之前大声解释你的思路。
Android 和 Kotlin 深入探究。考察：第一至五阶段。准备：使用每个阶段的面试问题。大声回答，然后对照文档检查自己。
机器编码。考察：快速编写整洁、可工作的代码。准备：练习在 60 分钟内构建一个列表、详情和搜索应用。拥有一个你熟悉的项目模板。
移动端系统设计。考察：第六至九阶段。准备：练习常见的设计问题：先确定需求，然后是数据、API、缓存、离线、故障情况。
AI 辅助编码（如果有）。考察：阅读代码，检查 AI 输出。准备：练习使用 AI 修复不是你写的代码中的 Bug，同时解释你接受的每一个更改。
招聘经理和行为面试。考察：责任心和判断力。准备：准备四个真实的故事：一个棘手的 Bug、一次分歧、一个错误、一件你主导的事情。
问什么取决于公司和级别。不要计算你记住了多少个问题。要计算你能解释、构建并针对“如果……”进行辩护的答案有多少个。