模型能直接运行代码，求职者该补哪些集成能力？

消息提到，OpenRouter 上任意模型现在可以在托管的 Linux 容器中运行代码，在 Responses API 请求中添加一个工具即可，模型会写脚本、运行脚本并读回结果，无需安装、无需自行托管。对准备 AI 应用开发、后端或平台工程岗位的人来说，这值得关注，但不必急着背某个 API。

真正可迁移的能力有三层。第一层是工具调用集成：把代码执行定义成一个工具，配置参数、处理调用与返回。第二层是结果解析：模型读回的是文本、结构化输出还是报错信息，你的程序要能区分成功、失败和超时。第三层是安全边界：容器隔离、权限最小化、输入输出校验、超时与资源限制。素材只说明是托管 Linux 容器，具体隔离机制和限制并未交代，这部分要靠自己查证目标平台文档。

简历里怎么写“模型+代码执行”经验才不空？

只写“熟悉大模型”几乎无法让面试官判断你的水平。更有效的写法是描述一个具体集成场景：你如何把代码执行配置为工具、如何处理返回结果、遇到异常时怎么兜底。

假设一个模拟项目：让模型根据自然语言生成数据处理脚本并运行，再把结果整理成报告。简历可以写成“设计工具调用流程，配置执行参数，对返回结果做结构化解析，并设置超时与失败重试”。这里不要编造数字成果，用[实际记录]这类占位，等有真实数据再填。 延伸阅读：2027届秋招：数字化-AI应用开发简历怎么写？东风悦享校招范文来了

两类方向关注点不同：偏应用开发的人更该讲清端到端流程和异常处理；偏平台工程的人更该讲清沙箱边界、资源配额和可观测性。读岗位描述时，要确认对方说的是调用模型 API，还是要求你自建执行环境，这两者工作量差别很大。

面试被问“怎么保证代码执行安全”，怎么答？

这类问题考的是工程判断，不是背诵功能。可以从容器隔离、权限最小化、输入输出校验、超时与资源限制几个角度展开，并说明你会先确认平台已提供哪些能力，再决定自己补哪一层。

模拟面试中可能被追问：如果模型生成的脚本删除了文件怎么办？合理的回答是默认不给写权限、限制可访问目录、记录执行日志。注意，这只是通用思路，不代表任何平台的实际机制。

一个实际可做的小建议：找一份目标岗位的职位描述，把其中提到的模型调用、工具集成、沙箱相关要求逐条抄下来，对照自己能否讲出一个具体做法，讲不出的那条就是下一步要补的。