# 1. 讲一次你用"AI 增强"重新定义传统岗位（如 AI 法律顾问、AI 医生、AI 客服）的实战 A AI 增强就是让 AI 完全替代人工 B AI 增强会取消专业判断的价值 C AI 承担可自动化部分，人工保留判断、责任与关系 ✓ 正确答案 D 传统岗位无法用 AI 增强
# 2. 讲一次你用"AI 工具"提升传统岗位效能（如 10x 工程师、10x 设计师）的实战 A 用 AI 工具必然能达到 10x 效果 B AI 工具只能用于文档编写 C AI 做基础、人工做关键，把提效转化为可衡量的产出 ✓ 正确答案 D 提效无需转化为可衡量成果
# 3. 讲一次你建立"AI 增强型团队"（AI-Augmented Team）的工程价值 A AI 增强型团队只适合小团队 B AI 增强型团队是让 AI 全权替代成员 C 团队引入 AI 会降低工程质量 D 通过 AI 工具链与重新分工，放大团队产出、缩短交付、提升质量 ✓ 正确答案
# 4. "AI 增强型职业"的能力组合中领域专长、AI 工具链与数据判断如何配比？ A 以领域专长与数据判断为主、AI 工具链为辅，工具更新快而判断更稀缺 ✓ 正确答案 B 领域专长在 AI 时代已无价值 C 应把重心放在快速更新的 AI 工具学习上 D 数据判断与 AI 工具链无关
# 5. AI 增强型职业的四层技能栈（领域专长、AI 工具链、数据判断、结果负责）如何分层构建，哪层最稀缺？ A 最稀缺的是 AI 工具链的熟练使用 B 领域专长已完全被 AI 取代 C 结果负责——为最终产出负全责，是当前最稀缺的一层 ✓ 正确答案 D 四层技能栈构建顺序无关紧要
# 6. 讲一次你用"AI 工具"提升传统行业（如 AI 农业、AI 制造）的实战 A 识别高价值场景并考虑数据与落地约束，让 AI 增强真正创造价值 ✓ 正确答案 B 传统行业结构与数据复杂，AI 无法应用 C AI 在传统行业只需模型即可，无需考虑落地 D 传统行业 AI 应用无需试点验证
# 7. 讲一次你用"AI 工具"实现"小团队大产出"的实战 A 小团队大产出必然以牺牲质量为代价 B AI 工具只能替代非核心职能 C AI 承接基础职能、人聚焦判断，并建立质量门禁保证产出与质量 ✓ 正确答案 D 小团队大产出无需流程设计
# 8. 讲一次你评估"AI 增强型"vs"AI 替代型"职业的真实价值 A 替代型职业与增强型职业价值相同 B 增强型职业中 AI 放大人的价值，替代型中 AI 消解人力，应选择可被放大的方向 ✓ 正确答案 C 增强型职业无需提升判断能力 D 所有 AI 相关职业都会被替代
# 9. 讲一次你用"AI 工具"在传统行业建立"降维打击"优势的实战 A 降维打击就是单纯打价格战 B 用 AI 重构成本结构，结合专业质量形成可持续差异化 ✓ 正确答案 C 传统行业无法被 AI 改变 D 降维打击无需考虑质量
# 10. 如何用 AI 放大个人产出（编码/文档/分析）而不触碰合规与诚信底线？ A 用 AI 后无需人工审校，可全盘信任 B 敏感数据可随意输入 AI 处理 C 人工审校核实、遵守数据合规、并对 AI 结果负责任 ✓ 正确答案 D AI 结果可免责，无需担责
# 11. AI 增强的工作流中如何把重复任务交给 AI？ A 重复任务应全盘交给 AI，无需复核 B 所有任务都适合交给 AI C 自动化工作流无需设计 D 识别可自动化任务、设计工作流并设置人工兜底复核 ✓ 正确答案
# 12. 如何把 AI 提效转化为交付周期、缺陷率、产出量等可衡量成果，用于绩效与晋升论证？ A 建立基线并对比交付周期、缺陷率、产出量等量化指标 ✓ 正确答案 B 只需描述 AI 带来的感受即可 C 缺陷率与 AI 提效无关 D 量化成果无法用于绩效论证
# 13. AI 增强后"效率提升的部分"如何转化为职业溢价而非被定价为"工具成本"？ A AI 提效应归因于工具本身 B 把提效归因于个人判断与整合能力，塑造能力溢价定位 ✓ 正确答案 C 工具人人可用，个人无法形成溢价 D 溢价与个人能力无关
# 14. AI 增强的边界在哪里，哪些判断与创造力环节必须保留人工，过度委托的长期能力损耗怎么评估？ A 应把判断与创造力也完全交给 AI B 责任、判断、创造环节保留人工，并防过度委托导致的能力退化 ✓ 正确答案 C 无 AI 练习没有必要 D 使用 AI 不会造成能力损耗
# 15. AI 增强的职业定位如何明确人机协作中"人"的价值锚点（责任、判断、关系）并写入个人定位？ A 人机协作中人的价值已被 AI 完全取代 B 以责任、判断、关系为锚点写入定位，塑造差异化 ✓ 正确答案 C 定位只需强调会用 AI 工具 D 价值锚点与职业定位无关
# 16. AI 增强的案例库如何建设，研发、写作与数据分析三类场景的提效数据怎么收集、验证并对外展示？ A 分场景收集提效数据，用对比与评审验证后用于对外展示 ✓ 正确答案 B 对外展示无需数据支撑 C 案例库只需收集数据，无需验证 D 案例库数据无法验证真伪
# 17. 讲一次你设计"AI-Native 工作流"的工程价值 A AI-Native 工作流就是事后用 AI 检查 B 把 AI 作为工作流起点与核心环节，形成"AI 生成-人工评审-迭代"闭环 ✓ 正确答案 C AI-Native 工作流与普通流程无区别 D AI-Native 工作流无需人工门禁
