# 1. 35+ 工程师如何用「新技术学习成本曲线」安排年度技能 refresh，既避免追新又避免落伍？ A 每个新框架都立即深入学习 B 用主线深耕+支线探索结构，以业务价值驱动，避免追新与落伍两端 ✓ 正确答案 C 完全停止学习新技术 D 只跟风热度最高的技术
# 3. 35+ 工程师的加班耐力、长时间专注与恢复速度如何随年龄变化，体力变化怎样影响工程工作、如何调整？ A 从拼时长转向拼产出密度，用深度工作与恢复管理对冲体力下降 ✓ 正确答案 B 继续硬扛长时间加班 C 完全回避高强度工作 D 增加无谓的休息时间
# 4. 值班轮换的夜间响应频率与恢复成本存在哪些年龄差异，如何通过排班与补偿设计缓解？ A 降低高龄者夜间频率、增加轮换间隔、允许补休并做个体化调整 ✓ 正确答案 B 所有年龄统一值班频率 C 让高龄者承担更多夜间值班 D 完全取消值班
# 5. 认知负荷随年龄如何变化，工作记忆容量与学习新框架的速度差异有多大、哪些策略可弥补？ A 完全依赖记忆硬扛 B 用外部化工具、框架学习法并发挥经验优势对冲速度劣势 ✓ 正确答案 C 停止学习新知识 D 只记细节不记体系
# 6. 在故障恢复、跨团队协调与架构权衡等场景中，资深工程师相对新人的经验溢价最明显的环节是什么？ A 重复性、确定性的编码任务 B 纯文档阅读 C 高不确定性、高代价、需要综合判断与决策上下文的场景 ✓ 正确答案 D 简单工具调用
# 7. 不同年龄段对连续高压工作的耐受度与恢复速度差异如何量化评估，长时间加班的年龄边界在哪？ A 凭感觉判断 B 用主观自评、可穿戴数据与任务表现三轨交叉监测 ✓ 正确答案 C 只看年龄数字 D 完全忽略个体差异
# 8. 如何用「换行业或技术栈后快速上手」的真实案例证明经验的可迁移性与底层价值？ A 罗列掌握的技术栈名称 B 回避跨行业经历 C 只强调工作年限 D 用换行业/换技术栈后快速产出与高质量决策的案例，展示问题模式识别与权衡直觉 ✓ 正确答案
# 9. 随年龄增长睡眠、锻炼与休假对恢复效率的影响如何变化，体力恢复计划怎么调整？ A 等到崩溃边缘再休息 B 减少睡眠时间 C 完全停止锻炼 D 更重视规律睡眠、适度锻炼与主动休假，并用数据动态调整 ✓ 正确答案
# 11. 35+ 后技能广度与深度如何取舍，偏向「经验杠杆高的深领域」还是「可迁移的广度」？ A 永远选广度 B 永远选深度 C 完全随机选择 D 以深领域建护城河、以广度作缓冲，结合个人禀赋与市场稀缺性作组合 ✓ 正确答案
# 12. 睡眠质量（Sleep Quality）对工程能力的真实影响 A 睡眠质量不影响工程能力 B 睡眠质量影响注意力、决策、学习与代码质量，是工程能力的高杠杆资源 ✓ 正确答案 C 只有睡眠时长重要，质量无关紧要 D 睡眠不足反而提升效率
# 13. 编程范式、领域业务与工具细节哪类知识最受年龄与经验影响，学习策略如何差异化？ A 三类知识应平均投入 B 工具细节宜外部化按需学习，范式宜体系化理解，领域业务宜深耕积累 ✓ 正确答案 C 工具细节最值得深耕 D 领域业务最不值得投入
# 14. 经验在危机处理（Crisis Handling）中的真实价值 A 经验能保证所有操作完美 B 经验只在常规开发中有用 C 经验提供相似场景参照，帮助在高压下快速判断、识别真风险并稳住决策 ✓ 正确答案 D 危机处理完全不需要经验
# 15. 35+ 工程师如何用「经验杠杆高的领域+AI 加速学习」对冲学习速度劣势？ A 深耕经验杠杆高的领域，用 AI 加速工具细节学习，形成互补 ✓ 正确答案 B 让 AI 替代所有学习 C 完全放弃学习 D 只依赖经验、不碰 AI
# 16. 当 AI 能快速补齐知识缺口时，资深工程师的哪些经验反而更加稀缺？ A 记住更多 API 与语法 B 需求判断、架构权衡、故障根因与 AI 产出可信度评估等决策型经验 ✓ 正确答案 C 快速编代码的速度 D 完全不需要经验
# 17. 从 35 到 50+ 的职业跨度看，经验积累在哪些岗位上的回报曲线仍在上升？ A 纯执行型、知识可快速替代的岗位 B 具有隐性知识、判断溢价且经验能转化为可复用资产的岗位 ✓ 正确答案 C 完全重复性劳动岗位 D 任何岗位都随年龄增值
