Token消耗量，正在成为你的新简历

我最近有一个很直观的观察。

一个人消耗的 Token 数量，直接代表了他驾驭 AI 的水平。

这个其实不是我说的，只是我观察到一些厂商的招人需求，来得到的判断。

现在有些公司招人开始看一个全新的指标了。他们会要求候选人提供一些后台截图。甚至要求看主流代码编辑器里的 Token 消耗情况。

为什么要看这个数据。因为这个数据做不了假。简历写得天花乱坠没有意义。消耗量直接对应了你平时用 AI 的真实频次。平时只是偶尔尝鲜，数据自然就低。

面试官扫一眼数据，就知道你到底是不是深度用户。跑的数据够多，说明你真的把 AI 嵌进了工作流。说明你这个人完全符合现在的业务需求。你具备高效指挥 AI 写代码和做开发的能力。这才是当下一个人最核心的职场价值。

这是招聘市场正在发生的一个大变化。

然后我专门用 Deep Research 挖了一下具体该怎么应对。

光说一句用过 AI 已经没用了。你需要优化自己的 Token 简历。

别光拿最后生成的代码去交差。你得展示你是怎么设计工作流的。把提示词是怎么一步步迭代的过程拿出来。把你调度不同模型的逻辑拿出来。

还要学会量化你的 AI 产出。比如你搭了一套流程，把跑代码的成本降了百分之四十，测试覆盖率提了百分之二十。

最后也是最核心的一点，要对成本极度敏感。你得证明自己知道什么时候该上最贵的顶级模型。什么时候用便宜轻量的小模型就能把活干完。能把 AI 用到极致，还能给公司精准控制成本。这才是当下最抢手的核心竞争力。

这个是我觉得非常重要的一个洞察，我下一期会专门写一下该怎么实操，这个需要和经历过的朋友进行大量调研。

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