Anthropic опубликовали исходное тестовое задание для инженеров

Пару недель назад компания Anthropic (те самые которые делают Claude) опубликовали свой take-home test, который использовали для отбора кандидатов ещё до недавнего времени.

Этот факт бы меня может и не заинтересовал, но задание не лишь бы из какой команды, а Perfomance Engineering! Занимаются ускорением training/inference. Вскоре я сел на него посмотреть и порешать.

❓ Что в тесте?

Задание интересное и сделано качественно. Вам дана реализация эмулятора вымышленного процессора. Нужно создать программу, решающую задачу обхода дерева, которая отработает на этом процессоре как можно быстрее (задача оптимизации, нужно найти решение как можно лучше).

На мой взгляд, задание достаточно сложное. Объяснений дано минимально - нужно самому быстро разобраться с реализацией эмулятора, понять как тестировать свой код и использовать дебаггер. При решении вручную (без AI) допустить мелкую ошибку и потерять на поиске багов кучу времени - проще простого.

👨‍💻 Мой опыт
Выложенное задание близко к оригинальному, изначально оно давалось кандидатам на 4 часа, а потом с некоторыми изменениями на 2 часа. Видимо на тот момент стало подразумеваться разрешенное использование AI - без него 2 часа выглядит почти нереальным лимитом.

Лично у меня ушло около часа в спокойном темпе въехать с чем я вообще имею дело и начать оптимизировать (как я потом прочитал в статье авторов о задании - это похоже на ожидаемое время).

В какой-то момент я застрял в долгом дебаге. Я обратился Claude за помощью и он сразу нашел глупый баг, а ещё объяснил мне, что я неверно пользовался предоставленным дебаггером. Что ж, в 2026 меня уже не удивляет, что машина с такими вещами может разобраться лучше меня 🙂 Писать и отлаживать код вручную сегодня - хорошо для тренировки мозга, но в рабочих условиях редко самое эффективное занятие.

🤓 Рассказ от авторов

Даже если вы не готовы тратить время на само задание (или например это вообще не ваша тема), то рекомендую почитать статью о том как менялось задание и в какой-то момент стало очевидно, что нужно новое. Ведь оптимальной стратегией для прохождения теста стало просто проделегировать Claude и ждать результата.

Автор считает, что бессмысленно запрещать AI на онлайн тестовых (как минимум это сложно сделать на практике) По его мнению хорошое тестовое должно быть в состоянии отличить "... where human reasoning could win over Claude's larger experience base".

Пока это всё ещё возможно. Надолго ли - вопрос открытый.

#ai #optimization