实体商家80大SEO文章优化蜘蛛池课程入门教学完整版：蜘蛛池到底是什么？会不会有坑？色色欲视频网站，全面解析SEO蜘蛛池技巧助力流量稳步提升

详细了解蜘蛛池是什么及其在实体商家SEO中的实际作用

〖One〗对于许多实体商家来说，搜索引擎优化是线上推广不可缺少的环节。而“蜘蛛池”作为一个近年来备受关注的SEO辅助工具，究竟是什么？欧美亚洲天堂，简单来说，蜘蛛池是一个集成了大量模拟搜索引擎爬虫访问的网站资源池，通过集中释放大量爬虫访问行为来加速网站收录和提高搜索引擎排名的技术手段。它能让搜索引擎更频繁地抓取页面，加快内容更新索引，对于解决新站长时间长、流量低的问题尤为有效。

视频三级片免费网站，〖Two〗实体商家在使用蜘蛛池的过程中，会发现这是提升网站权重和关键词排名的一大利器。因为搜索引擎蜘蛛访问频率高，网站内容的权威性和活跃度可以被显著提升。同时，蜘蛛池配合科学合理的SEO文章布局，如合理锚文本、关键词分布与内容原创，还可以确保流量稳步增长。尽管一些站长担心蜘蛛池会不会被搜索引擎认定为作弊手段导致惩罚，但只要严格按照规范运营，避免异常访问和垃圾内容输出，其实大可放心使用。

实体商家如何在80大SEO优化文章中合理利用蜘蛛池以避免常见坑？

免费版网百度直接看，〖Three〗蜘蛛池虽然强大，但使用不当极易引发搜索引擎的反感，造成降权或者流量骤降。实体商家在撰写质量高达80篇的SEO优化文章的过程中，需要科学结合蜘蛛池的访问频次和轨迹，确保模拟蜘蛛访问呈现自然规律。比如，不要集中短时间内大量访问，访问来源IP尽可能多样化，访问深度与频率要符合正常用户和搜索蜘蛛习惯。

〖Four〗同时，在文章内容创作方面，避免在标题、正文、锚文本堆积大量同义关键词或者作弊文字，保持内容的原创性和实用性是最关键的。SEO文章撰写时，可以依托蜘蛛池的稳定访问，定期更新80大精选文章，形成持续的内容生态，从而为网站注入稳定的爬行信号。luoysapp在线，另外，切记避免使用过时的黑帽/作弊手段，如过度垃圾外链、大量关键词隐藏等，这些都极易被搜索引擎识别，甚至导致封禁。

新手小白入门蜘蛛池原理解析及实体店SEO文章优化操作流程介绍

〖Five〗蜘蛛池的核心原理在于模拟搜索引擎蜘蛛爬取网站的行为，通过“批量访问”方式提升网站抓取频率。搜索引擎蜘蛛在网络中不定期抓取网页内容，分析关键词、内容质量、页面速度、链接结构等因素，以决定网站的排名。蜘蛛池扩展了这种抓取频次和广度，形成正向反馈效果，帮助网站获得更多曝光。

〖Six〗对于实体店的SEO优化，新手小白应从基础操作入手：第一步，明确网站的核心主营业务和主要关键词；第二步，撰写符合用户需求的高质量内容，包含关键词但不堆砌；第三步，借助蜘蛛池定时、稳定地推送蜘蛛访问，提升索引速度和关键词排名；第四步，结合80大优化文章进行内链布局，加强页面之间的权重传递。通过以上流程，不仅能加快收录，还能确保内容的排名表现，极大提升实体店网站流量和转化率。

为何蜘蛛池SEO技术常被误解？实体商家如何科学规避蜘蛛池陷阱维护网站安全？

〖Seven〗蜘蛛池一度因滥用频繁造成搜索引擎警惕而备受非议，有不少朋友担心使用蜘蛛池后网站会被惩罚，甚至被降权封禁。这种误解部分来源于早期一些低质蜘蛛池采用的黑帽SEO手法，如大量垃圾流量、虚假点击和非正常IP访问等，这些行为明显违反搜索引擎规则，因此被严格打击。

〖Eight〗实体商家要科学使用蜘蛛池，关键要坚持“合法合规、自然访问”的原则。一方面，要选择信誉良好、技术成熟的蜘蛛池服务商，保证访问IP多样和访问行为自然生成；另一方面，要重视网站本身的内容质量和用户体验，杜绝任何作弊痕迹。定期监测网站的访问日志和收录表现，当发现异常时应及时调整蜘蛛池参数及访问频次，及时做好风险控制，确保网站SEO成果持久稳健。

结合80大SEO文章优化课程深入剖析蜘蛛池在流量提升中的实操技巧有哪些？

〖Nine〗结合实体商家80大SEO文章优化课程，蜘蛛池的实操技巧主要包含：合理设置蜘蛛访问时间间隔以模拟真实用户访问节奏，避免短时间内频次过高导致封禁风险；利用多IP分布式访问，使每篇文章都能获得均匀爬取，进而带动整体网站权重；配合内部高质量内容，形成权重传递闭环，提升关键词覆盖面和排名稳健性。

---

以上全面讲解了实体商家80大SEO文章优化蜘蛛池课程入门教学的方方面面，帮助新手小白从蜘蛛池原理理解、科学运营到实操技巧掌握，规避可能遇到的风险，实现网站流量的稳定提升。希望每位实体商家都能借助蜘蛛池这一强大工具，迈向SEO优化成功的新高度！

视频三级片免费网站，欧美交配小视频，展现真实的情侣互动与热情瞬间，色色欲视频网站

免费版网百度直接看，欧美交配小视频是一种真实而直观的视觉体验。这类视频展示了欧美地区情侣之间的亲密互动，捕捉到他们热情洋溢的瞬间。无论是情侣还是单身人士，都可以通过这些视频感受到真实的情感和身体的交流。欧美亚洲天堂，欧美交配小视频不仅仅是视觉享受，更能启发人们对爱的理解和探索。喜欢这种内容的人，通常对情感表达和身体亲密关系充满好奇。这些视频适合任何想要了解欧美情感文化的人，带你体验不同的爱情方式。

桐乡搜索引擎seo maomaodiyige.top 桐乡搜索引擎seo

资讯站运营中蜘蛛池系统如何助力SEO排名全面提升实操指南？

前提是，得会用 AI。作者 | 雷晶 王璐   金玙璠 李梦冉 陈丹编辑 | 王璐"35 岁 +" 的职场人，正在被 AI 重新定价。脉脉《2026 春招求职行为洞察》显示，招聘市场 " 去初级化 " 明显，要求 3 年以上经验的岗位占比超七成，而面向 1 年以内新人的岗位同比缩减约 20%。初级岗位缩减的同时，另一组数据同样值得关注：智联招聘数据显示，2026 年春招中，面向应届生的人工智能工程师职位数同比增长 39.2%，平均起薪高达 17038 元。两组数据看似矛盾，实际上代表着同一个趋势。消失的是 " 写文档、做表格 " 的传统初级岗，增长的是能做决策的能力型岗位，即使是面向应届生的 AI 工程师岗，筛选的也是理解力和判断力，对纯执行力的要求被大幅压缩。公司整体对人的需求，已经从 " 能写能做 " 转向了 " 能判断、能负责 "。而那些更懂业务、更懂客户、也更懂系统的 35 岁 + 资深打工人，恰好站在这波需求上。「定焦 One」和五位不同行业的人聊了聊，有猎头明确表态，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才，有 AI 创业者直言 " 已经不招初级岗位了 "，也有 "35 岁 +" 的打工人凭借十年经验重返大厂，反而看清了这波机会。聊下来大家的感受颇为一致：初级岗位收缩是事实，但 "35 岁 +" 本身也不是天然优势。会用 AI 的 "35 岁 +"，经验会被显著放大，过去拼不过年轻人体力的那部分劣势，也能靠 AI 补回来一些；不会用、不愿学的，经验则会变成包袱。机会确实回到了这个群体手里，但前提是得自己下场。以下是他们的故事。01. 初级岗位缩减 20%，35 岁靠经验 +AI 翻盘Blair liu ｜ 北京 80 后 AI 猎头这两年，招聘市场发生了很大的变化。以工作经验 1-3 年以内的初级岗位为例，有两个明显的趋势：一方面，互联网软件、金融财会、市场品牌、行政法务四大领域内的标准化、流程化的岗位需求在大幅缩减。据我们公司今年的统计，降幅接近 20%，部分赛道甚至超过 30%。另一方面，多模态训练、AI Agent 开发工程师、网络安全工程师等 AI 相关的岗位需求同比上涨了 12 倍。以我们服务的字节为例，AI 全产业链合计新增 4100 余个岗位，占总新增岗位的 50%。从去年年初开始，有客户会通过我们提前预订优秀的硕博生，并给出丰厚的实习薪酬。而在三年前，校招生走猎头渠道，几乎不会发生。更大的变化在于，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才。听起来可能有点反常识，毕竟在大家认知里，35 岁职场人正面临被裁的风险。这背后的本质是，对人的要求变了。以云厂商行业解决方案岗为例，2023 年这个岗位还接受工作经验在 3 年以内的新人，负责整理文档、协助交付落地这类基础工作。到了今年，岗位硬性要求有 5 年以上政企或制造数字化落地经验，核心要求变成能判断客户业务痛点、识别大模型落地风险、对项目结果负责等。也就是说，企业不再靠招新人堆工作量，而是通过资深人才加 AI 来提效。过去企业招人是补执行缺口，现在招人是填补决策、风险判断、复杂场景落地等 AI 无法覆盖的能力缺口。那什么样的人容易被淘汰？我观察下来主要是三类：过分依赖过往路径的经验主义者；一件事重复做的单一环节执行型老兵；还有一部分管理者。过去，有一类人有一定经验，但核心能力仍停留在执行层面，AI 介入后，他们的职场空间被迅速挤压。所以会看到企业更青睐 35+ 资深人才的同时，同一年龄段的另一批人正被 AI 冲击下岗。落到企业层面，AI 落地加速后整体人员规模明显收缩。以前 1000 人的公司现在可能缩到 200 人，搭配 2000 个 Agent 完成全部工作。拿我自己团队来说，过去一个项目组简历筛选需要 5 个初级 researcher 和 2 个顾问，现在用自研的 AI 招聘 Agent，只留 2 名顾问统筹，人力砍掉 70%，效率反而提高了 60%。未来管理岗也会随之收缩，企业需要的不是纯管理者，而是具备管理能力的垂直领域专家，能够定方向、控风险、给出行业判断，还能统筹 AI 系统落地。其实我觉得，竞争力跟年龄并不存在强关联，更重要的在于是否具备学习能力。前段时间我帮客户招业务负责人，候选人的专业经验大概匹配七八成，但他对陌生领域充满好奇、愿意深入研究并且也能够交付结果，最终也顺利拿到了客户 offer。所以现在最该做的不是焦虑，可以改变心态，把自己当成一家公司去运营：第一，熟练使用 AI 工具，搭建专属自己的工作流，让 AI 承担 80% 的执行，自己聚焦在 20% 的决策判断上，方向盘把握在自己手中；第二，跳出单一执行环节，刻意培养全局思维；第三，花时间经营人与人的关系。技术迭代再快，信任始终只能发生在人和人之间。02.AI 时代，年轻人解题快、有经验的人出题准金翰 |  浙江 90 后 AI 创业公司创始人我从今年 2 月份开始创业，方向是用 AI 和 Agent 把分散信息源转化为可理解、可交付、可进入决策流程的情报产品。创业到现在，四个多月里一直都在招聘，简历收了五千多份，但发出的 offer 只有七八个。这主要因为创业公司本身初级岗位就不多，AI 来了后，便需要更多善用 AI 的复合型人才。整个咨询行业的初级岗位减少，去年便已经开始。之前我曾是某咨询公司合伙人，该公司在 2024 年招了四五个实习生，两三个初级顾问，还会用十几个 PTA（兼职助理），但到了 2025 年，公司一整年基本只招了一个实习生，PTA 也只用了两三次。这些人主要帮团队做一些临时的信息整理、资料搜集、标准化分析这类工作，但现在 AI 已经能完成一大部分。而且上传下达也是一大成本，以前我带咨询顾问，会反复给新人反馈，他们修改后再拿给我看，而这些反馈我同样可以给 AI，AI 的办事效率还更高。所以我发现一个很有意思的现象：我筛选出来的简历，要么是刚毕业但 AI 用得很好，要么是 35 岁以上、有经验又愿意用 AI 的人。为什么会这样？我觉得可能是因为 AI 把这两类人的优势放大了。简单来说，在 AI 的助力下，年轻人解题快，有经验的人出题准。什么叫解题快？举个例子，我让一位实习生用 AI 做一个功能较为复杂的插件，学习快的他可能研究两天就搞定了。什么又叫出题准？这主要在于经验。以我自身为例，因为我有很多帮企业做战略规划的经历，所以了解 AI 可以优化投资行业的哪些工作流程，从而精准地描述需求让 AI 解决。而年轻人由于缺少这门经验，即便拥有很强的 AI 能力，也很难将发现并理解需求，又或者不懂得如何将需求转化成 AI 能理解的任务。现在，AI 能力成了每位同事的必备技能，我现在判断一个人是否真正掌握了 AI，主要看三方面：第一，TA 从什么时候开始使用 AI，比如，2023 年就上手用的人和 2026 年才跟风的人，对 AI 的理解往往相差很多；第二，看 TA 花了多少钱，因为愿意持续付费，说明其工作和生活真的离不开 AI；第三是否有原生驱动力，比如遇到问题是否本能地想 " 让 AI 试试 "。这些表象的背后，大概能看出 TA 有没有形成使用 AI 的肌肉记忆，有多少 badcase 积累，更深一层还能了解，TA 是否清楚如何给 AI 设计上下文、不同模型擅长什么、模型和 Agent 的边界在哪，以及求解时去哪里寻找答案。还有一个特质也很重要：ego 要低。我遇到过一个应届生，他 AI 工具用的很好，但形成了对某种工作路径的依赖，比如，我让他完成一个总结文章的任务，这类简单的活直接调用大模型即可，但他非要搭个工作流。我觉得这种刚毕业就开始 " 坚持手艺 " 的想法，在 AI 时代是大忌。AI 技术的迭代很快，每个人都需要随时承认自己的方法过时、随时拥抱新工具。此刻，AI 正在重写人才价值排序，单纯执行和上传下达型的工作价值极速下降，而结果判断、理解复杂的真实场景、可信性内容输出、自我更新和组织协作能力成了更重要的能力。但我并不认为 35+ 的人天然更好找工作，因为年龄只是表象，他们或许经验更多，但并不意味着掌握了善用 AI、保持低 ego、愿意落地，并把经验转化为 AI 可执行任务的这些核心能力。无论是 35+ 还是年轻人，如果固守经验，养成路径依赖，任何经验都有可能会成为职场路上的包袱。03. 经验，在 AI 时代确实更能体现出价值老陈 | 深圳 80 后 技术岗猎头35 岁好不好找工作，跟会不会用 AI 关系特别大。我做猎头快八年了，今年春招，手里的初级岗位减少了将近一半，尤其是做执行、写样板代码的底层技术岗。同时，要求 3 年以上甚至 5 年到 8 年经验的资深岗位比例明显上升。AI 工具爆发后，近几年都会是这个趋势。今年从大厂拿到的岗位里，超过七成都和 AI 相关。这些岗位的 JD 里不会写 " 要求会用 AI 工具 "，因为这已经是不言而喻的事，写出来反而显得过时。现在大厂面试，面试官不会问 " 用没用过 AI"，他们会直接拿你以前的工作来问：你当时用 AI 做了什么，效果是什么，产出提升了多少？你要如果只是 " 用过 " 而已，基本上这轮就到头了。这种变化，对 35 岁以上的技术人来说，确实是一波机会。但前提是你得先过 AI 这关。以前大龄程序员被嫌弃，很大程度上是因为成本不低，还 " 熬不动 "、" 加不了班 "，产出速度比不过年轻人。但现在，AI" 上岗 " 后，大家拼的是判断和大局观。一个经验丰富的大龄程序员，有管理 AI 的能力，能靠 AI 把自己和年轻人在体力上的差距给抹平了。经验，在 AI 时代确实更能体现出价值。上个季度，我给一家企业推荐了一位 42 岁的技术总监。他到了那家公司带一个软件项目，计划发新版本，结果凌晨接到团队电话，说搞不定。他赶过去一看，傻眼了。业务层和数据层各有一个文件，代码量都堆到了大几千行，整个结构乱成一锅粥。欧美亚洲天堂，色色欲视频网站，他问是怎么回事，对方说就是一直让 AI 改，改着改着就这样了。大家对着屏幕拆了好几个小时，天亮才勉强上线。这件事后来他跟我复盘，说问题在于没有人能 " 管 "AI。我还认识一个做了十年产品的候选人，最近拿到了某大厂的 offer，薪资几乎翻倍。原因是：他能把自己的工作流程模块化，用 AI 搭出一套体系，一个人能顶原来一个团队的产出。老板就愿意给他更高的薪水，同时把其他人员的成本省出来。大厂现在要的是怎么用 AI 解决问题、用 AI 放大自己的产出的人。但我同时也开始担心那些刚入行两三年的年轻人。AI 工具的普及，让他们在职业早期就能产出看起来 " 不错 " 的代码，可踩过的坑很少。以前一个初级程序员，要经历无数次调试、返工的过程，现在 AI 帮他们避坑了。等他们到了 "35 岁（虚指）"，可能会发现自己既没有年轻人的成本和体力优势，也不能独当一面，两头落空。当然，"35 岁 + 好不好找工作 "，不能一概而论。也有一些 35 岁的候选人，简历不错，但工作方式还很传统，依然靠时间换产出。这种人在 AI 面前一样危险。35 岁还在找工作的人，不要气馁，你积累的经验，是可以去驾驭 AI 的，你的阅历让你更能享受 " 经验 +AI" 的红利。但如果你现在还年轻，我的建议是：别太依赖 AI。04.AI 时代，我更需要上来就能干活的员工Peter ｜ 上海 AI 教育公司创始人我在上海做 AI 教育方面的创业，我们公司现在几乎已经不招 0 到 1 年经验的初级岗位了。以前我们因为薪资拼不过大厂，会招一些校招级别的程序员，看中的就是年轻人有热情、愿意学。但后来发现，这个策略只在程序员身上奏效。产品、市场、运营这些岗位，新人根本接不住，我们更希望进来就能直接干活。所以现在我的招聘画像很明确：有经验、会用 AI。在 AI 时代，60% 到 80% 的工作量是由 AI 完成的，剩下的 20% 是人工审核。人工审核要么由非常有经验的人来做，要么其实谁做都差不多。说到 " 会用 AI"，这里面有个很有意思的分化。我们对开发岗位的要求，核心就是使用 AI 工具的能力。大厂出来的一些程序员适应得快，倒是很多传统开发，3 到 5 年经验的，对 AI 写代码是抵触的，好像觉得这东西在抢他们饭碗。但只要他们愿意打开这道门，经验就会发挥出价值。我对 " 资深 " 的衡量标准也一样，不仅仅看年限，更是经历。一名年轻应聘者，如果在校期间，项目经验丰富，也属于我的选人范畴。我更看重的是一个人的想法是否成熟、是否已经被验证过。初级员工最大的问题，是想法很好，但从来没有验证过。他会说 " 这个我可以学，那个我也可以学 "。但学习能力是 AI 时代的基本素质，不是一个加分项。现在有了 AI，验证想法的成本极低，不用等到进了公司才能做，拿 AI 就能跑起来。这恰恰把有想法的人和没想法的人彻底区分开了。那 30 多岁、行业积累深厚的人，会不会更吃香？我觉得要看岗位。和人打交道的工作，比如市场、品牌推广、活动策划、咨询，这些需要沟通能力、需要判断力，经验的价值依然在放大。但像新媒体运营这类岗位，对于初创公司来说，真的不一定是必需品。至于 35 岁焦虑，正在慢慢消失。以前 35 岁被淘汰，是因为想法和体力跟不上年轻人。现在 AI 可能取代所有年龄段的人。所以问题不在于你几岁，而在于你有没有持续学习的能力。那些资历丰富、尤其是在一个行业里坚持了十多年的 " 老人 " 并不会掉队，他们经历互联网从无到有的时代，现在只是再来一次而已。AI 让所有人又都站在了同一条起跑线上。愿意跑的、跑得快的，就能留下来。05.35 岁重返大厂，我反而更看懂了 AI 这波机会吴森哲 ｜ 35 岁 深圳 计算机后端开发我 2016 年毕业，做技术刚好十年。毕业后，我先在一家互联网大厂做后端，后来去了出海电商。去年三四月，公司裁员，我们整个团队都没了。刚出来找工作时，深圳机会不多，我只能把范围扩展到上海、杭州。中间拿过几个 offer，但都不太满意，一度也想过跟前领导出去创业。后来又经过重重面试，回到了原来的大厂。回来快一年，我主要做 AI 在业务上 Agent 应用，以及使用 AI coding 开发一些能提效业务的智能工具。做着做着，我有个感觉，35 岁这拨人，在这轮 AI 浪潮里，不一定是弱势。我面下来发现，大厂没那么简单粗暴。他们更看你跟岗位匹不匹配，能不能扛事情。我当时面的几个岗位都跟 AI 有关。它们要的不是纯算法，也不是刚毕业的年轻人，而是既有业务开发经验，又懂 AI 的人。这样的机会，比普通开发岗反而多一些。AI 不是一个按钮，点一下就能出活。你得知道自己要什么，能判断它给的东西对不对，如果不对，下一步怎么改。这些判断，需要时间积累。你踩过坑，才知道哪里容易出问题；做过交付，才知道什么东西能上线，什么东西只是看起来能用。经验在这时候会变得很值钱。以前年轻人的优势是精力好、工资低、学东西快。现在 AI 抹平了一部分差距。年轻人当然也会用 AI，也很能卷，但很多时候缺方向感和交付标准。工具在手里，不等于知道该往哪打。招聘市场也能看出来，初级岗位明显少了。猎头一般不太看两年以下，三年以上才好推。年轻人不是没机会，但机会高度集中在大模型、纯 AI 方向，存量业务里留给新人的位置越来越少。经验能不能变成优势，也看你怎么用。如果只是守着前端、后端那点东西，不学新工具，不碰新业务，经验迟早会变成包袱。现在老板的预期已经变了。以前两个人做的活，现在可能希望你一个人借助 AI 接下来。团队没怎么扩大，人均产出却一直被往上推。35 岁以上的人不用天天焦虑，但也不能等。第一，要尽快把 AI 用起来。看几个新闻、收藏几个工具远远不够，要放进自己的工作流里。写代码、查资料、做方案、写文档，都要试。第二，要让自己变得更复合。只会开发已经不够了。会开发，又能用 AI 提效率；还会外语，能跟客户沟通；表达和汇报也不差，这种人会更有竞争力。第三，要照顾好自己。身体、作息、心态、储蓄，都很现实。很多人不是被工作一下打垮的，是被长期焦虑和消耗拖垮的。35 岁以后，不能再用刚毕业那套打法了，但也没必要觉得自己过时。AI 这波变化，对有经验的人也是一次机会。前提是，你得下场。

生产厂家18个电商SEO蜘蛛池视频教程详解：蜘蛛池应用实战技巧及全面提升网站排名的秘诀知多少？必坑指南助力新手避雷

前提是，得会用 AI。作者 | 雷晶 王璐   金玙璠 李梦冉 陈丹编辑 | 王璐"35 岁 +" 的职场人，正在被 AI 重新定价。脉脉《2026 春招求职行为洞察》显示，招聘市场 " 去初级化 " 明显，要求 3 年以上经验的岗位占比超七成，而面向 1 年以内新人的岗位同比缩减约 20%。初级岗位缩减的同时，另一组数据同样值得关注：智联招聘数据显示，2026 年春招中，面向应届生的人工智能工程师职位数同比增长 39.2%，平均起薪高达 17038 元。两组数据看似矛盾，实际上代表着同一个趋势。消失的是 " 写文档、做表格 " 的传统初级岗，增长的是能做决策的能力型岗位，即使是面向应届生的 AI 工程师岗，筛选的也是理解力和判断力，对纯执行力的要求被大幅压缩。公司整体对人的需求，已经从 " 能写能做 " 转向了 " 能判断、能负责 "。而那些更懂业务、更懂客户、也更懂系统的 35 岁 + 资深打工人，恰好站在这波需求上。「定焦 One」和五位不同行业的人聊了聊，有猎头明确表态，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才，有 AI 创业者直言 " 已经不招初级岗位了 "，也有 "35 岁 +" 的打工人凭借十年经验重返大厂，反而看清了这波机会。聊下来大家的感受颇为一致：初级岗位收缩是事实，但 "35 岁 +" 本身也不是天然优势。会用 AI 的 "35 岁 +"，经验会被显著放大，过去拼不过年轻人体力的那部分劣势，也能靠 AI 补回来一些；不会用、不愿学的，经验则会变成包袱。机会确实回到了这个群体手里，但前提是得自己下场。以下是他们的故事。01. 初级岗位缩减 20%，35 岁靠经验 +AI 翻盘Blair liu ｜ 北京 80 后 AI 猎头这两年，招聘市场发生了很大的变化。以工作经验 1-3 年以内的初级岗位为例，有两个明显的趋势：一方面，互联网软件、金融财会、市场品牌、行政法务四大领域内的标准化、流程化的岗位需求在大幅缩减。据我们公司今年的统计，降幅接近 20%，部分赛道甚至超过 30%。另一方面，多模态训练、AI Agent 开发工程师、网络安全工程师等 AI 相关的岗位需求同比上涨了 12 倍。以我们服务的字节为例，AI 全产业链合计新增 4100 余个岗位，占总新增岗位的 50%。从去年年初开始，有客户会通过我们提前预订优秀的硕博生，并给出丰厚的实习薪酬。而在三年前，校招生走猎头渠道，几乎不会发生。更大的变化在于，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才。听起来可能有点反常识，毕竟在大家认知里，35 岁职场人正面临被裁的风险。这背后的本质是，对人的要求变了。以云厂商行业解决方案岗为例，2023 年这个岗位还接受工作经验在 3 年以内的新人，负责整理文档、协助交付落地这类基础工作。到了今年，岗位硬性要求有 5 年以上政企或制造数字化落地经验，核心要求变成能判断客户业务痛点、识别大模型落地风险、对项目结果负责等。也就是说，企业不再靠招新人堆工作量，而是通过资深人才加 AI 来提效。过去企业招人是补执行缺口，现在招人是填补决策、风险判断、复杂场景落地等 AI 无法覆盖的能力缺口。那什么样的人容易被淘汰？我观察下来主要是三类：过分依赖过往路径的经验主义者；一件事重复做的单一环节执行型老兵；还有一部分管理者。过去，有一类人有一定经验，但核心能力仍停留在执行层面，AI 介入后，他们的职场空间被迅速挤压。所以会看到企业更青睐 35+ 资深人才的同时，同一年龄段的另一批人正被 AI 冲击下岗。落到企业层面，AI 落地加速后整体人员规模明显收缩。以前 1000 人的公司现在可能缩到 200 人，搭配 2000 个 Agent 完成全部工作。拿我自己团队来说，过去一个项目组简历筛选需要 5 个初级 researcher 和 2 个顾问，现在用自研的 AI 招聘 Agent，只留 2 名顾问统筹，人力砍掉 70%，效率反而提高了 60%。未来管理岗也会随之收缩，企业需要的不是纯管理者，而是具备管理能力的垂直领域专家，能够定方向、控风险、给出行业判断，还能统筹 AI 系统落地。其实我觉得，竞争力跟年龄并不存在强关联，更重要的在于是否具备学习能力。前段时间我帮客户招业务负责人，候选人的专业经验大概匹配七八成，但他对陌生领域充满好奇、愿意深入研究并且也能够交付结果，最终也顺利拿到了客户 offer。所以现在最该做的不是焦虑，可以改变心态，把自己当成一家公司去运营：第一，熟练使用 AI 工具，搭建专属自己的工作流，让 AI 承担 80% 的执行，自己聚焦在 20% 的决策判断上，方向盘把握在自己手中；第二，跳出单一执行环节，刻意培养全局思维；第三，花时间经营人与人的关系。技术迭代再快，信任始终只能发生在人和人之间。02.AI 时代，年轻人解题快、有经验的人出题准金翰 |  浙江 90 后 AI 创业公司创始人我从今年 2 月份开始创业，方向是用 AI 和 Agent 把分散信息源转化为可理解、可交付、可进入决策流程的情报产品。创业到现在，四个多月里一直都在招聘，简历收了五千多份，但发出的 offer 只有七八个。这主要因为创业公司本身初级岗位就不多，AI 来了后，便需要更多善用 AI 的复合型人才。整个咨询行业的初级岗位减少，去年便已经开始。之前我曾是某咨询公司合伙人，该公司在 2024 年招了四五个实习生，两三个初级顾问，还会用十几个 PTA（兼职助理），但到了 2025 年，公司一整年基本只招了一个实习生，PTA 也只用了两三次。这些人主要帮团队做一些临时的信息整理、资料搜集、标准化分析这类工作，但现在 AI 已经能完成一大部分。而且上传下达也是一大成本，以前我带咨询顾问，会反复给新人反馈，他们修改后再拿给我看，而这些反馈我同样可以给 AI，AI 的办事效率还更高。所以我发现一个很有意思的现象：我筛选出来的简历，要么是刚毕业但 AI 用得很好，要么是 35 岁以上、有经验又愿意用 AI 的人。为什么会这样？我觉得可能是因为 AI 把这两类人的优势放大了。简单来说，在 AI 的助力下，年轻人解题快，有经验的人出题准。什么叫解题快？举个例子，我让一位实习生用 AI 做一个功能较为复杂的插件，学习快的他可能研究两天就搞定了。什么又叫出题准？这主要在于经验。以我自身为例，因为我有很多帮企业做战略规划的经历，所以了解 AI 可以优化投资行业的哪些工作流程，从而精准地描述需求让 AI 解决。而年轻人由于缺少这门经验，即便拥有很强的 AI 能力，也很难将发现并理解需求，又或者不懂得如何将需求转化成 AI 能理解的任务。现在，AI 能力成了每位同事的必备技能，我现在判断一个人是否真正掌握了 AI，主要看三方面：第一，TA 从什么时候开始使用 AI，比如，2023 年就上手用的人和 2026 年才跟风的人，对 AI 的理解往往相差很多；第二，看 TA 花了多少钱，因为愿意持续付费，说明其工作和生活真的离不开 AI；第三是否有原生驱动力，比如遇到问题是否本能地想 " 让 AI 试试 "。这些表象的背后，大概能看出 TA 有没有形成使用 AI 的肌肉记忆，有多少 badcase 积累，更深一层还能了解，TA 是否清楚如何给 AI 设计上下文、不同模型擅长什么、模型和 Agent 的边界在哪，以及求解时去哪里寻找答案。还有一个特质也很重要：ego 要低。我遇到过一个应届生，他 AI 工具用的很好，但形成了对某种工作路径的依赖，比如，我让他完成一个总结文章的任务，这类简单的活直接调用大模型即可，但他非要搭个工作流。我觉得这种刚毕业就开始 " 坚持手艺 " 的想法，在 AI 时代是大忌。AI 技术的迭代很快，每个人都需要随时承认自己的方法过时、随时拥抱新工具。此刻，AI 正在重写人才价值排序，单纯执行和上传下达型的工作价值极速下降，而结果判断、理解复杂的真实场景、可信性内容输出、自我更新和组织协作能力成了更重要的能力。但我并不认为 35+ 的人天然更好找工作，因为年龄只是表象，他们或许经验更多，但并不意味着掌握了善用 AI、保持低 ego、愿意落地，并把经验转化为 AI 可执行任务的这些核心能力。无论是 35+ 还是年轻人，如果固守经验，养成路径依赖，任何经验都有可能会成为职场路上的包袱。03. 经验，在 AI 时代确实更能体现出价值老陈 | 深圳 80 后 技术岗猎头35 岁好不好找工作，跟会不会用 AI 关系特别大。我做猎头快八年了，今年春招，手里的初级岗位减少了将近一半，尤其是做执行、写样板代码的底层技术岗。同时，要求 3 年以上甚至 5 年到 8 年经验的资深岗位比例明显上升。AI 工具爆发后，近几年都会是这个趋势。今年从大厂拿到的岗位里，超过七成都和 AI 相关。这些岗位的 JD 里不会写 " 要求会用 AI 工具 "，因为这已经是不言而喻的事，写出来反而显得过时。现在大厂面试，面试官不会问 " 用没用过 AI"，他们会直接拿你以前的工作来问：你当时用 AI 做了什么，效果是什么，产出提升了多少？你要如果只是 " 用过 " 而已，基本上这轮就到头了。这种变化，对 35 岁以上的技术人来说，确实是一波机会。但前提是你得先过 AI 这关。以前大龄程序员被嫌弃，很大程度上是因为成本不低，还 " 熬不动 "、" 加不了班 "，产出速度比不过年轻人。但现在，AI" 上岗 " 后，大家拼的是判断和大局观。一个经验丰富的大龄程序员，有管理 AI 的能力，能靠 AI 把自己和年轻人在体力上的差距给抹平了。经验，在 AI 时代确实更能体现出价值。上个季度，我给一家企业推荐了一位 42 岁的技术总监。他到了那家公司带一个软件项目，计划发新版本，结果凌晨接到团队电话，说搞不定。他赶过去一看，傻眼了。业务层和数据层各有一个文件，代码量都堆到了大几千行，整个结构乱成一锅粥。欧美亚洲天堂，色色欲视频网站，他问是怎么回事，对方说就是一直让 AI 改，改着改着就这样了。大家对着屏幕拆了好几个小时，天亮才勉强上线。这件事后来他跟我复盘，说问题在于没有人能 " 管 "AI。我还认识一个做了十年产品的候选人，最近拿到了某大厂的 offer，薪资几乎翻倍。原因是：他能把自己的工作流程模块化，用 AI 搭出一套体系，一个人能顶原来一个团队的产出。老板就愿意给他更高的薪水，同时把其他人员的成本省出来。大厂现在要的是怎么用 AI 解决问题、用 AI 放大自己的产出的人。但我同时也开始担心那些刚入行两三年的年轻人。AI 工具的普及，让他们在职业早期就能产出看起来 " 不错 " 的代码，可踩过的坑很少。以前一个初级程序员，要经历无数次调试、返工的过程，现在 AI 帮他们避坑了。等他们到了 "35 岁（虚指）"，可能会发现自己既没有年轻人的成本和体力优势，也不能独当一面，两头落空。当然，"35 岁 + 好不好找工作 "，不能一概而论。也有一些 35 岁的候选人，简历不错，但工作方式还很传统，依然靠时间换产出。这种人在 AI 面前一样危险。35 岁还在找工作的人，不要气馁，你积累的经验，是可以去驾驭 AI 的，你的阅历让你更能享受 " 经验 +AI" 的红利。但如果你现在还年轻，我的建议是：别太依赖 AI。04.AI 时代，我更需要上来就能干活的员工Peter ｜ 上海 AI 教育公司创始人我在上海做 AI 教育方面的创业，我们公司现在几乎已经不招 0 到 1 年经验的初级岗位了。以前我们因为薪资拼不过大厂，会招一些校招级别的程序员，看中的就是年轻人有热情、愿意学。但后来发现，这个策略只在程序员身上奏效。产品、市场、运营这些岗位，新人根本接不住，我们更希望进来就能直接干活。所以现在我的招聘画像很明确：有经验、会用 AI。在 AI 时代，60% 到 80% 的工作量是由 AI 完成的，剩下的 20% 是人工审核。人工审核要么由非常有经验的人来做，要么其实谁做都差不多。说到 " 会用 AI"，这里面有个很有意思的分化。我们对开发岗位的要求，核心就是使用 AI 工具的能力。大厂出来的一些程序员适应得快，倒是很多传统开发，3 到 5 年经验的，对 AI 写代码是抵触的，好像觉得这东西在抢他们饭碗。但只要他们愿意打开这道门，经验就会发挥出价值。我对 " 资深 " 的衡量标准也一样，不仅仅看年限，更是经历。一名年轻应聘者，如果在校期间，项目经验丰富，也属于我的选人范畴。我更看重的是一个人的想法是否成熟、是否已经被验证过。初级员工最大的问题，是想法很好，但从来没有验证过。他会说 " 这个我可以学，那个我也可以学 "。但学习能力是 AI 时代的基本素质，不是一个加分项。现在有了 AI，验证想法的成本极低，不用等到进了公司才能做，拿 AI 就能跑起来。这恰恰把有想法的人和没想法的人彻底区分开了。那 30 多岁、行业积累深厚的人，会不会更吃香？我觉得要看岗位。和人打交道的工作，比如市场、品牌推广、活动策划、咨询，这些需要沟通能力、需要判断力，经验的价值依然在放大。但像新媒体运营这类岗位，对于初创公司来说，真的不一定是必需品。至于 35 岁焦虑，正在慢慢消失。以前 35 岁被淘汰，是因为想法和体力跟不上年轻人。现在 AI 可能取代所有年龄段的人。所以问题不在于你几岁，而在于你有没有持续学习的能力。那些资历丰富、尤其是在一个行业里坚持了十多年的 " 老人 " 并不会掉队，他们经历互联网从无到有的时代，现在只是再来一次而已。AI 让所有人又都站在了同一条起跑线上。愿意跑的、跑得快的，就能留下来。05.35 岁重返大厂，我反而更看懂了 AI 这波机会吴森哲 ｜ 35 岁 深圳 计算机后端开发我 2016 年毕业，做技术刚好十年。毕业后，我先在一家互联网大厂做后端，后来去了出海电商。去年三四月，公司裁员，我们整个团队都没了。刚出来找工作时，深圳机会不多，我只能把范围扩展到上海、杭州。中间拿过几个 offer，但都不太满意，一度也想过跟前领导出去创业。后来又经过重重面试，回到了原来的大厂。回来快一年，我主要做 AI 在业务上 Agent 应用，以及使用 AI coding 开发一些能提效业务的智能工具。做着做着，我有个感觉，35 岁这拨人，在这轮 AI 浪潮里，不一定是弱势。我面下来发现，大厂没那么简单粗暴。他们更看你跟岗位匹不匹配，能不能扛事情。我当时面的几个岗位都跟 AI 有关。它们要的不是纯算法，也不是刚毕业的年轻人，而是既有业务开发经验，又懂 AI 的人。这样的机会，比普通开发岗反而多一些。AI 不是一个按钮，点一下就能出活。你得知道自己要什么，能判断它给的东西对不对，如果不对，下一步怎么改。这些判断，需要时间积累。你踩过坑，才知道哪里容易出问题；做过交付，才知道什么东西能上线，什么东西只是看起来能用。经验在这时候会变得很值钱。以前年轻人的优势是精力好、工资低、学东西快。现在 AI 抹平了一部分差距。年轻人当然也会用 AI，也很能卷，但很多时候缺方向感和交付标准。工具在手里，不等于知道该往哪打。招聘市场也能看出来，初级岗位明显少了。猎头一般不太看两年以下，三年以上才好推。年轻人不是没机会，但机会高度集中在大模型、纯 AI 方向，存量业务里留给新人的位置越来越少。经验能不能变成优势，也看你怎么用。如果只是守着前端、后端那点东西，不学新工具，不碰新业务，经验迟早会变成包袱。现在老板的预期已经变了。以前两个人做的活，现在可能希望你一个人借助 AI 接下来。团队没怎么扩大，人均产出却一直被往上推。35 岁以上的人不用天天焦虑，但也不能等。第一，要尽快把 AI 用起来。看几个新闻、收藏几个工具远远不够，要放进自己的工作流里。写代码、查资料、做方案、写文档，都要试。第二，要让自己变得更复合。只会开发已经不够了。会开发，又能用 AI 提效率；还会外语，能跟客户沟通；表达和汇报也不差，这种人会更有竞争力。第三，要照顾好自己。身体、作息、心态、储蓄，都很现实。很多人不是被工作一下打垮的，是被长期焦虑和消耗拖垮的。35 岁以后，不能再用刚毕业那套打法了，但也没必要觉得自己过时。AI 这波变化，对有经验的人也是一次机会。前提是，你得下场。

石家庄网站托管那个“拒收百度”反而排名回升的实测复盘

前提是，得会用 AI。作者 | 雷晶 王璐   金玙璠 李梦冉 陈丹编辑 | 王璐"35 岁 +" 的职场人，正在被 AI 重新定价。脉脉《2026 春招求职行为洞察》显示，招聘市场 " 去初级化 " 明显，要求 3 年以上经验的岗位占比超七成，而面向 1 年以内新人的岗位同比缩减约 20%。初级岗位缩减的同时，另一组数据同样值得关注：智联招聘数据显示，2026 年春招中，面向应届生的人工智能工程师职位数同比增长 39.2%，平均起薪高达 17038 元。两组数据看似矛盾，实际上代表着同一个趋势。消失的是 " 写文档、做表格 " 的传统初级岗，增长的是能做决策的能力型岗位，即使是面向应届生的 AI 工程师岗，筛选的也是理解力和判断力，对纯执行力的要求被大幅压缩。公司整体对人的需求，已经从 " 能写能做 " 转向了 " 能判断、能负责 "。而那些更懂业务、更懂客户、也更懂系统的 35 岁 + 资深打工人，恰好站在这波需求上。「定焦 One」和五位不同行业的人聊了聊，有猎头明确表态，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才，有 AI 创业者直言 " 已经不招初级岗位了 "，也有 "35 岁 +" 的打工人凭借十年经验重返大厂，反而看清了这波机会。聊下来大家的感受颇为一致：初级岗位收缩是事实，但 "35 岁 +" 本身也不是天然优势。会用 AI 的 "35 岁 +"，经验会被显著放大，过去拼不过年轻人体力的那部分劣势，也能靠 AI 补回来一些；不会用、不愿学的，经验则会变成包袱。机会确实回到了这个群体手里，但前提是得自己下场。以下是他们的故事。01. 初级岗位缩减 20%，35 岁靠经验 +AI 翻盘Blair liu ｜ 北京 80 后 AI 猎头这两年，招聘市场发生了很大的变化。以工作经验 1-3 年以内的初级岗位为例，有两个明显的趋势：一方面，互联网软件、金融财会、市场品牌、行政法务四大领域内的标准化、流程化的岗位需求在大幅缩减。据我们公司今年的统计，降幅接近 20%，部分赛道甚至超过 30%。另一方面，多模态训练、AI Agent 开发工程师、网络安全工程师等 AI 相关的岗位需求同比上涨了 12 倍。以我们服务的字节为例，AI 全产业链合计新增 4100 余个岗位，占总新增岗位的 50%。从去年年初开始，有客户会通过我们提前预订优秀的硕博生，并给出丰厚的实习薪酬。而在三年前，校招生走猎头渠道，几乎不会发生。更大的变化在于，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才。听起来可能有点反常识，毕竟在大家认知里，35 岁职场人正面临被裁的风险。这背后的本质是，对人的要求变了。以云厂商行业解决方案岗为例，2023 年这个岗位还接受工作经验在 3 年以内的新人，负责整理文档、协助交付落地这类基础工作。到了今年，岗位硬性要求有 5 年以上政企或制造数字化落地经验，核心要求变成能判断客户业务痛点、识别大模型落地风险、对项目结果负责等。也就是说，企业不再靠招新人堆工作量，而是通过资深人才加 AI 来提效。过去企业招人是补执行缺口，现在招人是填补决策、风险判断、复杂场景落地等 AI 无法覆盖的能力缺口。那什么样的人容易被淘汰？我观察下来主要是三类：过分依赖过往路径的经验主义者；一件事重复做的单一环节执行型老兵；还有一部分管理者。过去，有一类人有一定经验，但核心能力仍停留在执行层面，AI 介入后，他们的职场空间被迅速挤压。所以会看到企业更青睐 35+ 资深人才的同时，同一年龄段的另一批人正被 AI 冲击下岗。落到企业层面，AI 落地加速后整体人员规模明显收缩。以前 1000 人的公司现在可能缩到 200 人，搭配 2000 个 Agent 完成全部工作。拿我自己团队来说，过去一个项目组简历筛选需要 5 个初级 researcher 和 2 个顾问，现在用自研的 AI 招聘 Agent，只留 2 名顾问统筹，人力砍掉 70%，效率反而提高了 60%。未来管理岗也会随之收缩，企业需要的不是纯管理者，而是具备管理能力的垂直领域专家，能够定方向、控风险、给出行业判断，还能统筹 AI 系统落地。其实我觉得，竞争力跟年龄并不存在强关联，更重要的在于是否具备学习能力。前段时间我帮客户招业务负责人，候选人的专业经验大概匹配七八成，但他对陌生领域充满好奇、愿意深入研究并且也能够交付结果，最终也顺利拿到了客户 offer。所以现在最该做的不是焦虑，可以改变心态，把自己当成一家公司去运营：第一，熟练使用 AI 工具，搭建专属自己的工作流，让 AI 承担 80% 的执行，自己聚焦在 20% 的决策判断上，方向盘把握在自己手中；第二，跳出单一执行环节，刻意培养全局思维；第三，花时间经营人与人的关系。技术迭代再快，信任始终只能发生在人和人之间。02.AI 时代，年轻人解题快、有经验的人出题准金翰 |  浙江 90 后 AI 创业公司创始人我从今年 2 月份开始创业，方向是用 AI 和 Agent 把分散信息源转化为可理解、可交付、可进入决策流程的情报产品。创业到现在，四个多月里一直都在招聘，简历收了五千多份，但发出的 offer 只有七八个。这主要因为创业公司本身初级岗位就不多，AI 来了后，便需要更多善用 AI 的复合型人才。整个咨询行业的初级岗位减少，去年便已经开始。之前我曾是某咨询公司合伙人，该公司在 2024 年招了四五个实习生，两三个初级顾问，还会用十几个 PTA（兼职助理），但到了 2025 年，公司一整年基本只招了一个实习生，PTA 也只用了两三次。这些人主要帮团队做一些临时的信息整理、资料搜集、标准化分析这类工作，但现在 AI 已经能完成一大部分。而且上传下达也是一大成本，以前我带咨询顾问，会反复给新人反馈，他们修改后再拿给我看，而这些反馈我同样可以给 AI，AI 的办事效率还更高。所以我发现一个很有意思的现象：我筛选出来的简历，要么是刚毕业但 AI 用得很好，要么是 35 岁以上、有经验又愿意用 AI 的人。为什么会这样？我觉得可能是因为 AI 把这两类人的优势放大了。简单来说，在 AI 的助力下，年轻人解题快，有经验的人出题准。什么叫解题快？举个例子，我让一位实习生用 AI 做一个功能较为复杂的插件，学习快的他可能研究两天就搞定了。什么又叫出题准？这主要在于经验。以我自身为例，因为我有很多帮企业做战略规划的经历，所以了解 AI 可以优化投资行业的哪些工作流程，从而精准地描述需求让 AI 解决。而年轻人由于缺少这门经验，即便拥有很强的 AI 能力，也很难将发现并理解需求，又或者不懂得如何将需求转化成 AI 能理解的任务。现在，AI 能力成了每位同事的必备技能，我现在判断一个人是否真正掌握了 AI，主要看三方面：第一，TA 从什么时候开始使用 AI，比如，2023 年就上手用的人和 2026 年才跟风的人，对 AI 的理解往往相差很多；第二，看 TA 花了多少钱，因为愿意持续付费，说明其工作和生活真的离不开 AI；第三是否有原生驱动力，比如遇到问题是否本能地想 " 让 AI 试试 "。这些表象的背后，大概能看出 TA 有没有形成使用 AI 的肌肉记忆，有多少 badcase 积累，更深一层还能了解，TA 是否清楚如何给 AI 设计上下文、不同模型擅长什么、模型和 Agent 的边界在哪，以及求解时去哪里寻找答案。还有一个特质也很重要：ego 要低。我遇到过一个应届生，他 AI 工具用的很好，但形成了对某种工作路径的依赖，比如，我让他完成一个总结文章的任务，这类简单的活直接调用大模型即可，但他非要搭个工作流。我觉得这种刚毕业就开始 " 坚持手艺 " 的想法，在 AI 时代是大忌。AI 技术的迭代很快，每个人都需要随时承认自己的方法过时、随时拥抱新工具。此刻，AI 正在重写人才价值排序，单纯执行和上传下达型的工作价值极速下降，而结果判断、理解复杂的真实场景、可信性内容输出、自我更新和组织协作能力成了更重要的能力。但我并不认为 35+ 的人天然更好找工作，因为年龄只是表象，他们或许经验更多，但并不意味着掌握了善用 AI、保持低 ego、愿意落地，并把经验转化为 AI 可执行任务的这些核心能力。无论是 35+ 还是年轻人，如果固守经验，养成路径依赖，任何经验都有可能会成为职场路上的包袱。03. 经验，在 AI 时代确实更能体现出价值老陈 | 深圳 80 后 技术岗猎头35 岁好不好找工作，跟会不会用 AI 关系特别大。我做猎头快八年了，今年春招，手里的初级岗位减少了将近一半，尤其是做执行、写样板代码的底层技术岗。同时，要求 3 年以上甚至 5 年到 8 年经验的资深岗位比例明显上升。AI 工具爆发后，近几年都会是这个趋势。今年从大厂拿到的岗位里，超过七成都和 AI 相关。这些岗位的 JD 里不会写 " 要求会用 AI 工具 "，因为这已经是不言而喻的事，写出来反而显得过时。现在大厂面试，面试官不会问 " 用没用过 AI"，他们会直接拿你以前的工作来问：你当时用 AI 做了什么，效果是什么，产出提升了多少？你要如果只是 " 用过 " 而已，基本上这轮就到头了。这种变化，对 35 岁以上的技术人来说，确实是一波机会。但前提是你得先过 AI 这关。以前大龄程序员被嫌弃，很大程度上是因为成本不低，还 " 熬不动 "、" 加不了班 "，产出速度比不过年轻人。但现在，AI" 上岗 " 后，大家拼的是判断和大局观。一个经验丰富的大龄程序员，有管理 AI 的能力，能靠 AI 把自己和年轻人在体力上的差距给抹平了。经验，在 AI 时代确实更能体现出价值。上个季度，我给一家企业推荐了一位 42 岁的技术总监。他到了那家公司带一个软件项目，计划发新版本，结果凌晨接到团队电话，说搞不定。他赶过去一看，傻眼了。业务层和数据层各有一个文件，代码量都堆到了大几千行，整个结构乱成一锅粥。欧美亚洲天堂，色色欲视频网站，他问是怎么回事，对方说就是一直让 AI 改，改着改着就这样了。大家对着屏幕拆了好几个小时，天亮才勉强上线。这件事后来他跟我复盘，说问题在于没有人能 " 管 "AI。我还认识一个做了十年产品的候选人，最近拿到了某大厂的 offer，薪资几乎翻倍。原因是：他能把自己的工作流程模块化，用 AI 搭出一套体系，一个人能顶原来一个团队的产出。老板就愿意给他更高的薪水，同时把其他人员的成本省出来。大厂现在要的是怎么用 AI 解决问题、用 AI 放大自己的产出的人。但我同时也开始担心那些刚入行两三年的年轻人。AI 工具的普及，让他们在职业早期就能产出看起来 " 不错 " 的代码，可踩过的坑很少。以前一个初级程序员，要经历无数次调试、返工的过程，现在 AI 帮他们避坑了。等他们到了 "35 岁（虚指）"，可能会发现自己既没有年轻人的成本和体力优势，也不能独当一面，两头落空。当然，"35 岁 + 好不好找工作 "，不能一概而论。也有一些 35 岁的候选人，简历不错，但工作方式还很传统，依然靠时间换产出。这种人在 AI 面前一样危险。35 岁还在找工作的人，不要气馁，你积累的经验，是可以去驾驭 AI 的，你的阅历让你更能享受 " 经验 +AI" 的红利。但如果你现在还年轻，我的建议是：别太依赖 AI。04.AI 时代，我更需要上来就能干活的员工Peter ｜ 上海 AI 教育公司创始人我在上海做 AI 教育方面的创业，我们公司现在几乎已经不招 0 到 1 年经验的初级岗位了。以前我们因为薪资拼不过大厂，会招一些校招级别的程序员，看中的就是年轻人有热情、愿意学。但后来发现，这个策略只在程序员身上奏效。产品、市场、运营这些岗位，新人根本接不住，我们更希望进来就能直接干活。所以现在我的招聘画像很明确：有经验、会用 AI。在 AI 时代，60% 到 80% 的工作量是由 AI 完成的，剩下的 20% 是人工审核。人工审核要么由非常有经验的人来做，要么其实谁做都差不多。说到 " 会用 AI"，这里面有个很有意思的分化。我们对开发岗位的要求，核心就是使用 AI 工具的能力。大厂出来的一些程序员适应得快，倒是很多传统开发，3 到 5 年经验的，对 AI 写代码是抵触的，好像觉得这东西在抢他们饭碗。但只要他们愿意打开这道门，经验就会发挥出价值。我对 " 资深 " 的衡量标准也一样，不仅仅看年限，更是经历。一名年轻应聘者，如果在校期间，项目经验丰富，也属于我的选人范畴。我更看重的是一个人的想法是否成熟、是否已经被验证过。初级员工最大的问题，是想法很好，但从来没有验证过。他会说 " 这个我可以学，那个我也可以学 "。但学习能力是 AI 时代的基本素质，不是一个加分项。现在有了 AI，验证想法的成本极低，不用等到进了公司才能做，拿 AI 就能跑起来。这恰恰把有想法的人和没想法的人彻底区分开了。那 30 多岁、行业积累深厚的人，会不会更吃香？我觉得要看岗位。和人打交道的工作，比如市场、品牌推广、活动策划、咨询，这些需要沟通能力、需要判断力，经验的价值依然在放大。但像新媒体运营这类岗位，对于初创公司来说，真的不一定是必需品。至于 35 岁焦虑，正在慢慢消失。以前 35 岁被淘汰，是因为想法和体力跟不上年轻人。现在 AI 可能取代所有年龄段的人。所以问题不在于你几岁，而在于你有没有持续学习的能力。那些资历丰富、尤其是在一个行业里坚持了十多年的 " 老人 " 并不会掉队，他们经历互联网从无到有的时代，现在只是再来一次而已。AI 让所有人又都站在了同一条起跑线上。愿意跑的、跑得快的，就能留下来。05.35 岁重返大厂，我反而更看懂了 AI 这波机会吴森哲 ｜ 35 岁 深圳 计算机后端开发我 2016 年毕业，做技术刚好十年。毕业后，我先在一家互联网大厂做后端，后来去了出海电商。去年三四月，公司裁员，我们整个团队都没了。刚出来找工作时，深圳机会不多，我只能把范围扩展到上海、杭州。中间拿过几个 offer，但都不太满意，一度也想过跟前领导出去创业。后来又经过重重面试，回到了原来的大厂。回来快一年，我主要做 AI 在业务上 Agent 应用，以及使用 AI coding 开发一些能提效业务的智能工具。做着做着，我有个感觉，35 岁这拨人，在这轮 AI 浪潮里，不一定是弱势。我面下来发现，大厂没那么简单粗暴。他们更看你跟岗位匹不匹配，能不能扛事情。我当时面的几个岗位都跟 AI 有关。它们要的不是纯算法，也不是刚毕业的年轻人，而是既有业务开发经验，又懂 AI 的人。这样的机会，比普通开发岗反而多一些。AI 不是一个按钮，点一下就能出活。你得知道自己要什么，能判断它给的东西对不对，如果不对，下一步怎么改。这些判断，需要时间积累。你踩过坑，才知道哪里容易出问题；做过交付，才知道什么东西能上线，什么东西只是看起来能用。经验在这时候会变得很值钱。以前年轻人的优势是精力好、工资低、学东西快。现在 AI 抹平了一部分差距。年轻人当然也会用 AI，也很能卷，但很多时候缺方向感和交付标准。工具在手里，不等于知道该往哪打。招聘市场也能看出来，初级岗位明显少了。猎头一般不太看两年以下，三年以上才好推。年轻人不是没机会，但机会高度集中在大模型、纯 AI 方向，存量业务里留给新人的位置越来越少。经验能不能变成优势，也看你怎么用。如果只是守着前端、后端那点东西，不学新工具，不碰新业务，经验迟早会变成包袱。现在老板的预期已经变了。以前两个人做的活，现在可能希望你一个人借助 AI 接下来。团队没怎么扩大，人均产出却一直被往上推。35 岁以上的人不用天天焦虑，但也不能等。第一，要尽快把 AI 用起来。看几个新闻、收藏几个工具远远不够，要放进自己的工作流里。写代码、查资料、做方案、写文档，都要试。第二，要让自己变得更复合。只会开发已经不够了。会开发，又能用 AI 提效率；还会外语，能跟客户沟通；表达和汇报也不差，这种人会更有竞争力。第三，要照顾好自己。身体、作息、心态、储蓄，都很现实。很多人不是被工作一下打垮的，是被长期焦虑和消耗拖垮的。35 岁以后，不能再用刚毕业那套打法了，但也没必要觉得自己过时。AI 这波变化，对有经验的人也是一次机会。前提是，你得下场。

深圳老炮亲述：友情链接互换平台到底有多坑？本地关键词排名翻车实录

前提是，得会用 AI。作者 | 雷晶 王璐   金玙璠 李梦冉 陈丹编辑 | 王璐"35 岁 +" 的职场人，正在被 AI 重新定价。脉脉《2026 春招求职行为洞察》显示，招聘市场 " 去初级化 " 明显，要求 3 年以上经验的岗位占比超七成，而面向 1 年以内新人的岗位同比缩减约 20%。初级岗位缩减的同时，另一组数据同样值得关注：智联招聘数据显示，2026 年春招中，面向应届生的人工智能工程师职位数同比增长 39.2%，平均起薪高达 17038 元。两组数据看似矛盾，实际上代表着同一个趋势。消失的是 " 写文档、做表格 " 的传统初级岗，增长的是能做决策的能力型岗位，即使是面向应届生的 AI 工程师岗，筛选的也是理解力和判断力，对纯执行力的要求被大幅压缩。公司整体对人的需求，已经从 " 能写能做 " 转向了 " 能判断、能负责 "。而那些更懂业务、更懂客户、也更懂系统的 35 岁 + 资深打工人，恰好站在这波需求上。「定焦 One」和五位不同行业的人聊了聊，有猎头明确表态，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才，有 AI 创业者直言 " 已经不招初级岗位了 "，也有 "35 岁 +" 的打工人凭借十年经验重返大厂，反而看清了这波机会。聊下来大家的感受颇为一致：初级岗位收缩是事实，但 "35 岁 +" 本身也不是天然优势。会用 AI 的 "35 岁 +"，经验会被显著放大，过去拼不过年轻人体力的那部分劣势，也能靠 AI 补回来一些；不会用、不愿学的，经验则会变成包袱。机会确实回到了这个群体手里，但前提是得自己下场。以下是他们的故事。01. 初级岗位缩减 20%，35 岁靠经验 +AI 翻盘Blair liu ｜ 北京 80 后 AI 猎头这两年，招聘市场发生了很大的变化。以工作经验 1-3 年以内的初级岗位为例，有两个明显的趋势：一方面，互联网软件、金融财会、市场品牌、行政法务四大领域内的标准化、流程化的岗位需求在大幅缩减。据我们公司今年的统计，降幅接近 20%，部分赛道甚至超过 30%。另一方面，多模态训练、AI Agent 开发工程师、网络安全工程师等 AI 相关的岗位需求同比上涨了 12 倍。以我们服务的字节为例，AI 全产业链合计新增 4100 余个岗位，占总新增岗位的 50%。从去年年初开始，有客户会通过我们提前预订优秀的硕博生，并给出丰厚的实习薪酬。而在三年前，校招生走猎头渠道，几乎不会发生。更大的变化在于，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才。听起来可能有点反常识，毕竟在大家认知里，35 岁职场人正面临被裁的风险。这背后的本质是，对人的要求变了。以云厂商行业解决方案岗为例，2023 年这个岗位还接受工作经验在 3 年以内的新人，负责整理文档、协助交付落地这类基础工作。到了今年，岗位硬性要求有 5 年以上政企或制造数字化落地经验，核心要求变成能判断客户业务痛点、识别大模型落地风险、对项目结果负责等。也就是说，企业不再靠招新人堆工作量，而是通过资深人才加 AI 来提效。过去企业招人是补执行缺口，现在招人是填补决策、风险判断、复杂场景落地等 AI 无法覆盖的能力缺口。那什么样的人容易被淘汰？我观察下来主要是三类：过分依赖过往路径的经验主义者；一件事重复做的单一环节执行型老兵；还有一部分管理者。过去，有一类人有一定经验，但核心能力仍停留在执行层面，AI 介入后，他们的职场空间被迅速挤压。所以会看到企业更青睐 35+ 资深人才的同时，同一年龄段的另一批人正被 AI 冲击下岗。落到企业层面，AI 落地加速后整体人员规模明显收缩。以前 1000 人的公司现在可能缩到 200 人，搭配 2000 个 Agent 完成全部工作。拿我自己团队来说，过去一个项目组简历筛选需要 5 个初级 researcher 和 2 个顾问，现在用自研的 AI 招聘 Agent，只留 2 名顾问统筹，人力砍掉 70%，效率反而提高了 60%。未来管理岗也会随之收缩，企业需要的不是纯管理者，而是具备管理能力的垂直领域专家，能够定方向、控风险、给出行业判断，还能统筹 AI 系统落地。其实我觉得，竞争力跟年龄并不存在强关联，更重要的在于是否具备学习能力。前段时间我帮客户招业务负责人，候选人的专业经验大概匹配七八成，但他对陌生领域充满好奇、愿意深入研究并且也能够交付结果，最终也顺利拿到了客户 offer。所以现在最该做的不是焦虑，可以改变心态，把自己当成一家公司去运营：第一，熟练使用 AI 工具，搭建专属自己的工作流，让 AI 承担 80% 的执行，自己聚焦在 20% 的决策判断上，方向盘把握在自己手中；第二，跳出单一执行环节，刻意培养全局思维；第三，花时间经营人与人的关系。技术迭代再快，信任始终只能发生在人和人之间。02.AI 时代，年轻人解题快、有经验的人出题准金翰 |  浙江 90 后 AI 创业公司创始人我从今年 2 月份开始创业，方向是用 AI 和 Agent 把分散信息源转化为可理解、可交付、可进入决策流程的情报产品。创业到现在，四个多月里一直都在招聘，简历收了五千多份，但发出的 offer 只有七八个。这主要因为创业公司本身初级岗位就不多，AI 来了后，便需要更多善用 AI 的复合型人才。整个咨询行业的初级岗位减少，去年便已经开始。之前我曾是某咨询公司合伙人，该公司在 2024 年招了四五个实习生，两三个初级顾问，还会用十几个 PTA（兼职助理），但到了 2025 年，公司一整年基本只招了一个实习生，PTA 也只用了两三次。这些人主要帮团队做一些临时的信息整理、资料搜集、标准化分析这类工作，但现在 AI 已经能完成一大部分。而且上传下达也是一大成本，以前我带咨询顾问，会反复给新人反馈，他们修改后再拿给我看，而这些反馈我同样可以给 AI，AI 的办事效率还更高。所以我发现一个很有意思的现象：我筛选出来的简历，要么是刚毕业但 AI 用得很好，要么是 35 岁以上、有经验又愿意用 AI 的人。为什么会这样？我觉得可能是因为 AI 把这两类人的优势放大了。简单来说，在 AI 的助力下，年轻人解题快，有经验的人出题准。什么叫解题快？举个例子，我让一位实习生用 AI 做一个功能较为复杂的插件，学习快的他可能研究两天就搞定了。什么又叫出题准？这主要在于经验。以我自身为例，因为我有很多帮企业做战略规划的经历，所以了解 AI 可以优化投资行业的哪些工作流程，从而精准地描述需求让 AI 解决。而年轻人由于缺少这门经验，即便拥有很强的 AI 能力，也很难将发现并理解需求，又或者不懂得如何将需求转化成 AI 能理解的任务。现在，AI 能力成了每位同事的必备技能，我现在判断一个人是否真正掌握了 AI，主要看三方面：第一，TA 从什么时候开始使用 AI，比如，2023 年就上手用的人和 2026 年才跟风的人，对 AI 的理解往往相差很多；第二，看 TA 花了多少钱，因为愿意持续付费，说明其工作和生活真的离不开 AI；第三是否有原生驱动力，比如遇到问题是否本能地想 " 让 AI 试试 "。这些表象的背后，大概能看出 TA 有没有形成使用 AI 的肌肉记忆，有多少 badcase 积累，更深一层还能了解，TA 是否清楚如何给 AI 设计上下文、不同模型擅长什么、模型和 Agent 的边界在哪，以及求解时去哪里寻找答案。还有一个特质也很重要：ego 要低。我遇到过一个应届生，他 AI 工具用的很好，但形成了对某种工作路径的依赖，比如，我让他完成一个总结文章的任务，这类简单的活直接调用大模型即可，但他非要搭个工作流。我觉得这种刚毕业就开始 " 坚持手艺 " 的想法，在 AI 时代是大忌。AI 技术的迭代很快，每个人都需要随时承认自己的方法过时、随时拥抱新工具。此刻，AI 正在重写人才价值排序，单纯执行和上传下达型的工作价值极速下降，而结果判断、理解复杂的真实场景、可信性内容输出、自我更新和组织协作能力成了更重要的能力。但我并不认为 35+ 的人天然更好找工作，因为年龄只是表象，他们或许经验更多，但并不意味着掌握了善用 AI、保持低 ego、愿意落地，并把经验转化为 AI 可执行任务的这些核心能力。无论是 35+ 还是年轻人，如果固守经验，养成路径依赖，任何经验都有可能会成为职场路上的包袱。03. 经验，在 AI 时代确实更能体现出价值老陈 | 深圳 80 后 技术岗猎头35 岁好不好找工作，跟会不会用 AI 关系特别大。我做猎头快八年了，今年春招，手里的初级岗位减少了将近一半，尤其是做执行、写样板代码的底层技术岗。同时，要求 3 年以上甚至 5 年到 8 年经验的资深岗位比例明显上升。AI 工具爆发后，近几年都会是这个趋势。今年从大厂拿到的岗位里，超过七成都和 AI 相关。这些岗位的 JD 里不会写 " 要求会用 AI 工具 "，因为这已经是不言而喻的事，写出来反而显得过时。现在大厂面试，面试官不会问 " 用没用过 AI"，他们会直接拿你以前的工作来问：你当时用 AI 做了什么，效果是什么，产出提升了多少？你要如果只是 " 用过 " 而已，基本上这轮就到头了。这种变化，对 35 岁以上的技术人来说，确实是一波机会。但前提是你得先过 AI 这关。以前大龄程序员被嫌弃，很大程度上是因为成本不低，还 " 熬不动 "、" 加不了班 "，产出速度比不过年轻人。但现在，AI" 上岗 " 后，大家拼的是判断和大局观。一个经验丰富的大龄程序员，有管理 AI 的能力，能靠 AI 把自己和年轻人在体力上的差距给抹平了。经验，在 AI 时代确实更能体现出价值。上个季度，我给一家企业推荐了一位 42 岁的技术总监。他到了那家公司带一个软件项目，计划发新版本，结果凌晨接到团队电话，说搞不定。他赶过去一看，傻眼了。业务层和数据层各有一个文件，代码量都堆到了大几千行，整个结构乱成一锅粥。欧美亚洲天堂，色色欲视频网站，他问是怎么回事，对方说就是一直让 AI 改，改着改着就这样了。大家对着屏幕拆了好几个小时，天亮才勉强上线。这件事后来他跟我复盘，说问题在于没有人能 " 管 "AI。我还认识一个做了十年产品的候选人，最近拿到了某大厂的 offer，薪资几乎翻倍。原因是：他能把自己的工作流程模块化，用 AI 搭出一套体系，一个人能顶原来一个团队的产出。老板就愿意给他更高的薪水，同时把其他人员的成本省出来。大厂现在要的是怎么用 AI 解决问题、用 AI 放大自己的产出的人。但我同时也开始担心那些刚入行两三年的年轻人。AI 工具的普及，让他们在职业早期就能产出看起来 " 不错 " 的代码，可踩过的坑很少。以前一个初级程序员，要经历无数次调试、返工的过程，现在 AI 帮他们避坑了。等他们到了 "35 岁（虚指）"，可能会发现自己既没有年轻人的成本和体力优势，也不能独当一面，两头落空。当然，"35 岁 + 好不好找工作 "，不能一概而论。也有一些 35 岁的候选人，简历不错，但工作方式还很传统，依然靠时间换产出。这种人在 AI 面前一样危险。35 岁还在找工作的人，不要气馁，你积累的经验，是可以去驾驭 AI 的，你的阅历让你更能享受 " 经验 +AI" 的红利。但如果你现在还年轻，我的建议是：别太依赖 AI。04.AI 时代，我更需要上来就能干活的员工Peter ｜ 上海 AI 教育公司创始人我在上海做 AI 教育方面的创业，我们公司现在几乎已经不招 0 到 1 年经验的初级岗位了。以前我们因为薪资拼不过大厂，会招一些校招级别的程序员，看中的就是年轻人有热情、愿意学。但后来发现，这个策略只在程序员身上奏效。产品、市场、运营这些岗位，新人根本接不住，我们更希望进来就能直接干活。所以现在我的招聘画像很明确：有经验、会用 AI。在 AI 时代，60% 到 80% 的工作量是由 AI 完成的，剩下的 20% 是人工审核。人工审核要么由非常有经验的人来做，要么其实谁做都差不多。说到 " 会用 AI"，这里面有个很有意思的分化。我们对开发岗位的要求，核心就是使用 AI 工具的能力。大厂出来的一些程序员适应得快，倒是很多传统开发，3 到 5 年经验的，对 AI 写代码是抵触的，好像觉得这东西在抢他们饭碗。但只要他们愿意打开这道门，经验就会发挥出价值。我对 " 资深 " 的衡量标准也一样，不仅仅看年限，更是经历。一名年轻应聘者，如果在校期间，项目经验丰富，也属于我的选人范畴。我更看重的是一个人的想法是否成熟、是否已经被验证过。初级员工最大的问题，是想法很好，但从来没有验证过。他会说 " 这个我可以学，那个我也可以学 "。但学习能力是 AI 时代的基本素质，不是一个加分项。现在有了 AI，验证想法的成本极低，不用等到进了公司才能做，拿 AI 就能跑起来。这恰恰把有想法的人和没想法的人彻底区分开了。那 30 多岁、行业积累深厚的人，会不会更吃香？我觉得要看岗位。和人打交道的工作，比如市场、品牌推广、活动策划、咨询，这些需要沟通能力、需要判断力，经验的价值依然在放大。但像新媒体运营这类岗位，对于初创公司来说，真的不一定是必需品。至于 35 岁焦虑，正在慢慢消失。以前 35 岁被淘汰，是因为想法和体力跟不上年轻人。现在 AI 可能取代所有年龄段的人。所以问题不在于你几岁，而在于你有没有持续学习的能力。那些资历丰富、尤其是在一个行业里坚持了十多年的 " 老人 " 并不会掉队，他们经历互联网从无到有的时代，现在只是再来一次而已。AI 让所有人又都站在了同一条起跑线上。愿意跑的、跑得快的，就能留下来。05.35 岁重返大厂，我反而更看懂了 AI 这波机会吴森哲 ｜ 35 岁 深圳 计算机后端开发我 2016 年毕业，做技术刚好十年。毕业后，我先在一家互联网大厂做后端，后来去了出海电商。去年三四月，公司裁员，我们整个团队都没了。刚出来找工作时，深圳机会不多，我只能把范围扩展到上海、杭州。中间拿过几个 offer，但都不太满意，一度也想过跟前领导出去创业。后来又经过重重面试，回到了原来的大厂。回来快一年，我主要做 AI 在业务上 Agent 应用，以及使用 AI coding 开发一些能提效业务的智能工具。做着做着，我有个感觉，35 岁这拨人，在这轮 AI 浪潮里，不一定是弱势。我面下来发现，大厂没那么简单粗暴。他们更看你跟岗位匹不匹配，能不能扛事情。我当时面的几个岗位都跟 AI 有关。它们要的不是纯算法，也不是刚毕业的年轻人，而是既有业务开发经验，又懂 AI 的人。这样的机会，比普通开发岗反而多一些。AI 不是一个按钮，点一下就能出活。你得知道自己要什么，能判断它给的东西对不对，如果不对，下一步怎么改。这些判断，需要时间积累。你踩过坑，才知道哪里容易出问题；做过交付，才知道什么东西能上线，什么东西只是看起来能用。经验在这时候会变得很值钱。以前年轻人的优势是精力好、工资低、学东西快。现在 AI 抹平了一部分差距。年轻人当然也会用 AI，也很能卷，但很多时候缺方向感和交付标准。工具在手里，不等于知道该往哪打。招聘市场也能看出来，初级岗位明显少了。猎头一般不太看两年以下，三年以上才好推。年轻人不是没机会，但机会高度集中在大模型、纯 AI 方向，存量业务里留给新人的位置越来越少。经验能不能变成优势，也看你怎么用。如果只是守着前端、后端那点东西，不学新工具，不碰新业务，经验迟早会变成包袱。现在老板的预期已经变了。以前两个人做的活，现在可能希望你一个人借助 AI 接下来。团队没怎么扩大，人均产出却一直被往上推。35 岁以上的人不用天天焦虑，但也不能等。第一，要尽快把 AI 用起来。看几个新闻、收藏几个工具远远不够，要放进自己的工作流里。写代码、查资料、做方案、写文档，都要试。第二，要让自己变得更复合。只会开发已经不够了。会开发，又能用 AI 提效率；还会外语，能跟客户沟通；表达和汇报也不差，这种人会更有竞争力。第三，要照顾好自己。身体、作息、心态、储蓄，都很现实。很多人不是被工作一下打垮的，是被长期焦虑和消耗拖垮的。35 岁以后，不能再用刚毕业那套打法了，但也没必要觉得自己过时。AI 这波变化，对有经验的人也是一次机会。前提是，你得下场。

蜘蛛池是什么及其在百度站内优化中的作用，你了解多少？

前提是，得会用 AI。作者 | 雷晶 王璐   金玙璠 李梦冉 陈丹编辑 | 王璐"35 岁 +" 的职场人，正在被 AI 重新定价。脉脉《2026 春招求职行为洞察》显示，招聘市场 " 去初级化 " 明显，要求 3 年以上经验的岗位占比超七成，而面向 1 年以内新人的岗位同比缩减约 20%。初级岗位缩减的同时，另一组数据同样值得关注：智联招聘数据显示，2026 年春招中，面向应届生的人工智能工程师职位数同比增长 39.2%，平均起薪高达 17038 元。两组数据看似矛盾，实际上代表着同一个趋势。消失的是 " 写文档、做表格 " 的传统初级岗，增长的是能做决策的能力型岗位，即使是面向应届生的 AI 工程师岗，筛选的也是理解力和判断力，对纯执行力的要求被大幅压缩。公司整体对人的需求，已经从 " 能写能做 " 转向了 " 能判断、能负责 "。而那些更懂业务、更懂客户、也更懂系统的 35 岁 + 资深打工人，恰好站在这波需求上。「定焦 One」和五位不同行业的人聊了聊，有猎头明确表态，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才，有 AI 创业者直言 " 已经不招初级岗位了 "，也有 "35 岁 +" 的打工人凭借十年经验重返大厂，反而看清了这波机会。聊下来大家的感受颇为一致：初级岗位收缩是事实，但 "35 岁 +" 本身也不是天然优势。会用 AI 的 "35 岁 +"，经验会被显著放大，过去拼不过年轻人体力的那部分劣势，也能靠 AI 补回来一些；不会用、不愿学的，经验则会变成包袱。机会确实回到了这个群体手里，但前提是得自己下场。以下是他们的故事。01. 初级岗位缩减 20%，35 岁靠经验 +AI 翻盘Blair liu ｜ 北京 80 后 AI 猎头这两年，招聘市场发生了很大的变化。以工作经验 1-3 年以内的初级岗位为例，有两个明显的趋势：一方面，互联网软件、金融财会、市场品牌、行政法务四大领域内的标准化、流程化的岗位需求在大幅缩减。据我们公司今年的统计，降幅接近 20%，部分赛道甚至超过 30%。另一方面，多模态训练、AI Agent 开发工程师、网络安全工程师等 AI 相关的岗位需求同比上涨了 12 倍。以我们服务的字节为例，AI 全产业链合计新增 4100 余个岗位，占总新增岗位的 50%。从去年年初开始，有客户会通过我们提前预订优秀的硕博生，并给出丰厚的实习薪酬。而在三年前，校招生走猎头渠道，几乎不会发生。更大的变化在于，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才。听起来可能有点反常识，毕竟在大家认知里，35 岁职场人正面临被裁的风险。这背后的本质是，对人的要求变了。以云厂商行业解决方案岗为例，2023 年这个岗位还接受工作经验在 3 年以内的新人，负责整理文档、协助交付落地这类基础工作。到了今年，岗位硬性要求有 5 年以上政企或制造数字化落地经验，核心要求变成能判断客户业务痛点、识别大模型落地风险、对项目结果负责等。也就是说，企业不再靠招新人堆工作量，而是通过资深人才加 AI 来提效。过去企业招人是补执行缺口，现在招人是填补决策、风险判断、复杂场景落地等 AI 无法覆盖的能力缺口。那什么样的人容易被淘汰？我观察下来主要是三类：过分依赖过往路径的经验主义者；一件事重复做的单一环节执行型老兵；还有一部分管理者。过去，有一类人有一定经验，但核心能力仍停留在执行层面，AI 介入后，他们的职场空间被迅速挤压。所以会看到企业更青睐 35+ 资深人才的同时，同一年龄段的另一批人正被 AI 冲击下岗。落到企业层面，AI 落地加速后整体人员规模明显收缩。以前 1000 人的公司现在可能缩到 200 人，搭配 2000 个 Agent 完成全部工作。拿我自己团队来说，过去一个项目组简历筛选需要 5 个初级 researcher 和 2 个顾问，现在用自研的 AI 招聘 Agent，只留 2 名顾问统筹，人力砍掉 70%，效率反而提高了 60%。未来管理岗也会随之收缩，企业需要的不是纯管理者，而是具备管理能力的垂直领域专家，能够定方向、控风险、给出行业判断，还能统筹 AI 系统落地。其实我觉得，竞争力跟年龄并不存在强关联，更重要的在于是否具备学习能力。前段时间我帮客户招业务负责人，候选人的专业经验大概匹配七八成，但他对陌生领域充满好奇、愿意深入研究并且也能够交付结果，最终也顺利拿到了客户 offer。所以现在最该做的不是焦虑，可以改变心态，把自己当成一家公司去运营：第一，熟练使用 AI 工具，搭建专属自己的工作流，让 AI 承担 80% 的执行，自己聚焦在 20% 的决策判断上，方向盘把握在自己手中；第二，跳出单一执行环节，刻意培养全局思维；第三，花时间经营人与人的关系。技术迭代再快，信任始终只能发生在人和人之间。02.AI 时代，年轻人解题快、有经验的人出题准金翰 |  浙江 90 后 AI 创业公司创始人我从今年 2 月份开始创业，方向是用 AI 和 Agent 把分散信息源转化为可理解、可交付、可进入决策流程的情报产品。创业到现在，四个多月里一直都在招聘，简历收了五千多份，但发出的 offer 只有七八个。这主要因为创业公司本身初级岗位就不多，AI 来了后，便需要更多善用 AI 的复合型人才。整个咨询行业的初级岗位减少，去年便已经开始。之前我曾是某咨询公司合伙人，该公司在 2024 年招了四五个实习生，两三个初级顾问，还会用十几个 PTA（兼职助理），但到了 2025 年，公司一整年基本只招了一个实习生，PTA 也只用了两三次。这些人主要帮团队做一些临时的信息整理、资料搜集、标准化分析这类工作，但现在 AI 已经能完成一大部分。而且上传下达也是一大成本，以前我带咨询顾问，会反复给新人反馈，他们修改后再拿给我看，而这些反馈我同样可以给 AI，AI 的办事效率还更高。所以我发现一个很有意思的现象：我筛选出来的简历，要么是刚毕业但 AI 用得很好，要么是 35 岁以上、有经验又愿意用 AI 的人。为什么会这样？我觉得可能是因为 AI 把这两类人的优势放大了。简单来说，在 AI 的助力下，年轻人解题快，有经验的人出题准。什么叫解题快？举个例子，我让一位实习生用 AI 做一个功能较为复杂的插件，学习快的他可能研究两天就搞定了。什么又叫出题准？这主要在于经验。以我自身为例，因为我有很多帮企业做战略规划的经历，所以了解 AI 可以优化投资行业的哪些工作流程，从而精准地描述需求让 AI 解决。而年轻人由于缺少这门经验，即便拥有很强的 AI 能力，也很难将发现并理解需求，又或者不懂得如何将需求转化成 AI 能理解的任务。现在，AI 能力成了每位同事的必备技能，我现在判断一个人是否真正掌握了 AI，主要看三方面：第一，TA 从什么时候开始使用 AI，比如，2023 年就上手用的人和 2026 年才跟风的人，对 AI 的理解往往相差很多；第二，看 TA 花了多少钱，因为愿意持续付费，说明其工作和生活真的离不开 AI；第三是否有原生驱动力，比如遇到问题是否本能地想 " 让 AI 试试 "。这些表象的背后，大概能看出 TA 有没有形成使用 AI 的肌肉记忆，有多少 badcase 积累，更深一层还能了解，TA 是否清楚如何给 AI 设计上下文、不同模型擅长什么、模型和 Agent 的边界在哪，以及求解时去哪里寻找答案。还有一个特质也很重要：ego 要低。我遇到过一个应届生，他 AI 工具用的很好，但形成了对某种工作路径的依赖，比如，我让他完成一个总结文章的任务，这类简单的活直接调用大模型即可，但他非要搭个工作流。我觉得这种刚毕业就开始 " 坚持手艺 " 的想法，在 AI 时代是大忌。AI 技术的迭代很快，每个人都需要随时承认自己的方法过时、随时拥抱新工具。此刻，AI 正在重写人才价值排序，单纯执行和上传下达型的工作价值极速下降，而结果判断、理解复杂的真实场景、可信性内容输出、自我更新和组织协作能力成了更重要的能力。但我并不认为 35+ 的人天然更好找工作，因为年龄只是表象，他们或许经验更多，但并不意味着掌握了善用 AI、保持低 ego、愿意落地，并把经验转化为 AI 可执行任务的这些核心能力。无论是 35+ 还是年轻人，如果固守经验，养成路径依赖，任何经验都有可能会成为职场路上的包袱。03. 经验，在 AI 时代确实更能体现出价值老陈 | 深圳 80 后 技术岗猎头35 岁好不好找工作，跟会不会用 AI 关系特别大。我做猎头快八年了，今年春招，手里的初级岗位减少了将近一半，尤其是做执行、写样板代码的底层技术岗。同时，要求 3 年以上甚至 5 年到 8 年经验的资深岗位比例明显上升。AI 工具爆发后，近几年都会是这个趋势。今年从大厂拿到的岗位里，超过七成都和 AI 相关。这些岗位的 JD 里不会写 " 要求会用 AI 工具 "，因为这已经是不言而喻的事，写出来反而显得过时。现在大厂面试，面试官不会问 " 用没用过 AI"，他们会直接拿你以前的工作来问：你当时用 AI 做了什么，效果是什么，产出提升了多少？你要如果只是 " 用过 " 而已，基本上这轮就到头了。这种变化，对 35 岁以上的技术人来说，确实是一波机会。但前提是你得先过 AI 这关。以前大龄程序员被嫌弃，很大程度上是因为成本不低，还 " 熬不动 "、" 加不了班 "，产出速度比不过年轻人。但现在，AI" 上岗 " 后，大家拼的是判断和大局观。一个经验丰富的大龄程序员，有管理 AI 的能力，能靠 AI 把自己和年轻人在体力上的差距给抹平了。经验，在 AI 时代确实更能体现出价值。上个季度，我给一家企业推荐了一位 42 岁的技术总监。他到了那家公司带一个软件项目，计划发新版本，结果凌晨接到团队电话，说搞不定。他赶过去一看，傻眼了。业务层和数据层各有一个文件，代码量都堆到了大几千行，整个结构乱成一锅粥。欧美亚洲天堂，色色欲视频网站，他问是怎么回事，对方说就是一直让 AI 改，改着改着就这样了。大家对着屏幕拆了好几个小时，天亮才勉强上线。这件事后来他跟我复盘，说问题在于没有人能 " 管 "AI。我还认识一个做了十年产品的候选人，最近拿到了某大厂的 offer，薪资几乎翻倍。原因是：他能把自己的工作流程模块化，用 AI 搭出一套体系，一个人能顶原来一个团队的产出。老板就愿意给他更高的薪水，同时把其他人员的成本省出来。大厂现在要的是怎么用 AI 解决问题、用 AI 放大自己的产出的人。但我同时也开始担心那些刚入行两三年的年轻人。AI 工具的普及，让他们在职业早期就能产出看起来 " 不错 " 的代码，可踩过的坑很少。以前一个初级程序员，要经历无数次调试、返工的过程，现在 AI 帮他们避坑了。等他们到了 "35 岁（虚指）"，可能会发现自己既没有年轻人的成本和体力优势，也不能独当一面，两头落空。当然，"35 岁 + 好不好找工作 "，不能一概而论。也有一些 35 岁的候选人，简历不错，但工作方式还很传统，依然靠时间换产出。这种人在 AI 面前一样危险。35 岁还在找工作的人，不要气馁，你积累的经验，是可以去驾驭 AI 的，你的阅历让你更能享受 " 经验 +AI" 的红利。但如果你现在还年轻，我的建议是：别太依赖 AI。04.AI 时代，我更需要上来就能干活的员工Peter ｜ 上海 AI 教育公司创始人我在上海做 AI 教育方面的创业，我们公司现在几乎已经不招 0 到 1 年经验的初级岗位了。以前我们因为薪资拼不过大厂，会招一些校招级别的程序员，看中的就是年轻人有热情、愿意学。但后来发现，这个策略只在程序员身上奏效。产品、市场、运营这些岗位，新人根本接不住，我们更希望进来就能直接干活。所以现在我的招聘画像很明确：有经验、会用 AI。在 AI 时代，60% 到 80% 的工作量是由 AI 完成的，剩下的 20% 是人工审核。人工审核要么由非常有经验的人来做，要么其实谁做都差不多。说到 " 会用 AI"，这里面有个很有意思的分化。我们对开发岗位的要求，核心就是使用 AI 工具的能力。大厂出来的一些程序员适应得快，倒是很多传统开发，3 到 5 年经验的，对 AI 写代码是抵触的，好像觉得这东西在抢他们饭碗。但只要他们愿意打开这道门，经验就会发挥出价值。我对 " 资深 " 的衡量标准也一样，不仅仅看年限，更是经历。一名年轻应聘者，如果在校期间，项目经验丰富，也属于我的选人范畴。我更看重的是一个人的想法是否成熟、是否已经被验证过。初级员工最大的问题，是想法很好，但从来没有验证过。他会说 " 这个我可以学，那个我也可以学 "。但学习能力是 AI 时代的基本素质，不是一个加分项。现在有了 AI，验证想法的成本极低，不用等到进了公司才能做，拿 AI 就能跑起来。这恰恰把有想法的人和没想法的人彻底区分开了。那 30 多岁、行业积累深厚的人，会不会更吃香？我觉得要看岗位。和人打交道的工作，比如市场、品牌推广、活动策划、咨询，这些需要沟通能力、需要判断力，经验的价值依然在放大。但像新媒体运营这类岗位，对于初创公司来说，真的不一定是必需品。至于 35 岁焦虑，正在慢慢消失。以前 35 岁被淘汰，是因为想法和体力跟不上年轻人。现在 AI 可能取代所有年龄段的人。所以问题不在于你几岁，而在于你有没有持续学习的能力。那些资历丰富、尤其是在一个行业里坚持了十多年的 " 老人 " 并不会掉队，他们经历互联网从无到有的时代，现在只是再来一次而已。AI 让所有人又都站在了同一条起跑线上。愿意跑的、跑得快的，就能留下来。05.35 岁重返大厂，我反而更看懂了 AI 这波机会吴森哲 ｜ 35 岁 深圳 计算机后端开发我 2016 年毕业，做技术刚好十年。毕业后，我先在一家互联网大厂做后端，后来去了出海电商。去年三四月，公司裁员，我们整个团队都没了。刚出来找工作时，深圳机会不多，我只能把范围扩展到上海、杭州。中间拿过几个 offer，但都不太满意，一度也想过跟前领导出去创业。后来又经过重重面试，回到了原来的大厂。回来快一年，我主要做 AI 在业务上 Agent 应用，以及使用 AI coding 开发一些能提效业务的智能工具。做着做着，我有个感觉，35 岁这拨人，在这轮 AI 浪潮里，不一定是弱势。我面下来发现，大厂没那么简单粗暴。他们更看你跟岗位匹不匹配，能不能扛事情。我当时面的几个岗位都跟 AI 有关。它们要的不是纯算法，也不是刚毕业的年轻人，而是既有业务开发经验，又懂 AI 的人。这样的机会，比普通开发岗反而多一些。AI 不是一个按钮，点一下就能出活。你得知道自己要什么，能判断它给的东西对不对，如果不对，下一步怎么改。这些判断，需要时间积累。你踩过坑，才知道哪里容易出问题；做过交付，才知道什么东西能上线，什么东西只是看起来能用。经验在这时候会变得很值钱。以前年轻人的优势是精力好、工资低、学东西快。现在 AI 抹平了一部分差距。年轻人当然也会用 AI，也很能卷，但很多时候缺方向感和交付标准。工具在手里，不等于知道该往哪打。招聘市场也能看出来，初级岗位明显少了。猎头一般不太看两年以下，三年以上才好推。年轻人不是没机会，但机会高度集中在大模型、纯 AI 方向，存量业务里留给新人的位置越来越少。经验能不能变成优势，也看你怎么用。如果只是守着前端、后端那点东西，不学新工具，不碰新业务，经验迟早会变成包袱。现在老板的预期已经变了。以前两个人做的活，现在可能希望你一个人借助 AI 接下来。团队没怎么扩大，人均产出却一直被往上推。35 岁以上的人不用天天焦虑，但也不能等。第一，要尽快把 AI 用起来。看几个新闻、收藏几个工具远远不够，要放进自己的工作流里。写代码、查资料、做方案、写文档，都要试。第二，要让自己变得更复合。只会开发已经不够了。会开发，又能用 AI 提效率；还会外语，能跟客户沟通；表达和汇报也不差，这种人会更有竞争力。第三，要照顾好自己。身体、作息、心态、储蓄，都很现实。很多人不是被工作一下打垮的，是被长期焦虑和消耗拖垮的。35 岁以后，不能再用刚毕业那套打法了，但也没必要觉得自己过时。AI 这波变化，对有经验的人也是一次机会。前提是，你得下场。

衢州横州SEO首页实战复盘：优化机构怎么选才不踩坑？

前提是，得会用 AI。作者 | 雷晶 王璐   金玙璠 李梦冉 陈丹编辑 | 王璐"35 岁 +" 的职场人，正在被 AI 重新定价。脉脉《2026 春招求职行为洞察》显示，招聘市场 " 去初级化 " 明显，要求 3 年以上经验的岗位占比超七成，而面向 1 年以内新人的岗位同比缩减约 20%。初级岗位缩减的同时，另一组数据同样值得关注：智联招聘数据显示，2026 年春招中，面向应届生的人工智能工程师职位数同比增长 39.2%，平均起薪高达 17038 元。两组数据看似矛盾，实际上代表着同一个趋势。消失的是 " 写文档、做表格 " 的传统初级岗，增长的是能做决策的能力型岗位，即使是面向应届生的 AI 工程师岗，筛选的也是理解力和判断力，对纯执行力的要求被大幅压缩。公司整体对人的需求，已经从 " 能写能做 " 转向了 " 能判断、能负责 "。而那些更懂业务、更懂客户、也更懂系统的 35 岁 + 资深打工人，恰好站在这波需求上。「定焦 One」和五位不同行业的人聊了聊，有猎头明确表态，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才，有 AI 创业者直言 " 已经不招初级岗位了 "，也有 "35 岁 +" 的打工人凭借十年经验重返大厂，反而看清了这波机会。聊下来大家的感受颇为一致：初级岗位收缩是事实，但 "35 岁 +" 本身也不是天然优势。会用 AI 的 "35 岁 +"，经验会被显著放大，过去拼不过年轻人体力的那部分劣势，也能靠 AI 补回来一些；不会用、不愿学的，经验则会变成包袱。机会确实回到了这个群体手里，但前提是得自己下场。以下是他们的故事。01. 初级岗位缩减 20%，35 岁靠经验 +AI 翻盘Blair liu ｜ 北京 80 后 AI 猎头这两年，招聘市场发生了很大的变化。以工作经验 1-3 年以内的初级岗位为例，有两个明显的趋势：一方面，互联网软件、金融财会、市场品牌、行政法务四大领域内的标准化、流程化的岗位需求在大幅缩减。据我们公司今年的统计，降幅接近 20%，部分赛道甚至超过 30%。另一方面，多模态训练、AI Agent 开发工程师、网络安全工程师等 AI 相关的岗位需求同比上涨了 12 倍。以我们服务的字节为例，AI 全产业链合计新增 4100 余个岗位，占总新增岗位的 50%。从去年年初开始，有客户会通过我们提前预订优秀的硕博生，并给出丰厚的实习薪酬。而在三年前，校招生走猎头渠道，几乎不会发生。更大的变化在于，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才。听起来可能有点反常识，毕竟在大家认知里，35 岁职场人正面临被裁的风险。这背后的本质是，对人的要求变了。以云厂商行业解决方案岗为例，2023 年这个岗位还接受工作经验在 3 年以内的新人，负责整理文档、协助交付落地这类基础工作。到了今年，岗位硬性要求有 5 年以上政企或制造数字化落地经验，核心要求变成能判断客户业务痛点、识别大模型落地风险、对项目结果负责等。也就是说，企业不再靠招新人堆工作量，而是通过资深人才加 AI 来提效。过去企业招人是补执行缺口，现在招人是填补决策、风险判断、复杂场景落地等 AI 无法覆盖的能力缺口。那什么样的人容易被淘汰？我观察下来主要是三类：过分依赖过往路径的经验主义者；一件事重复做的单一环节执行型老兵；还有一部分管理者。过去，有一类人有一定经验，但核心能力仍停留在执行层面，AI 介入后，他们的职场空间被迅速挤压。所以会看到企业更青睐 35+ 资深人才的同时，同一年龄段的另一批人正被 AI 冲击下岗。落到企业层面，AI 落地加速后整体人员规模明显收缩。以前 1000 人的公司现在可能缩到 200 人，搭配 2000 个 Agent 完成全部工作。拿我自己团队来说，过去一个项目组简历筛选需要 5 个初级 researcher 和 2 个顾问，现在用自研的 AI 招聘 Agent，只留 2 名顾问统筹，人力砍掉 70%，效率反而提高了 60%。未来管理岗也会随之收缩，企业需要的不是纯管理者，而是具备管理能力的垂直领域专家，能够定方向、控风险、给出行业判断，还能统筹 AI 系统落地。其实我觉得，竞争力跟年龄并不存在强关联，更重要的在于是否具备学习能力。前段时间我帮客户招业务负责人，候选人的专业经验大概匹配七八成，但他对陌生领域充满好奇、愿意深入研究并且也能够交付结果，最终也顺利拿到了客户 offer。所以现在最该做的不是焦虑，可以改变心态，把自己当成一家公司去运营：第一，熟练使用 AI 工具，搭建专属自己的工作流，让 AI 承担 80% 的执行，自己聚焦在 20% 的决策判断上，方向盘把握在自己手中；第二，跳出单一执行环节，刻意培养全局思维；第三，花时间经营人与人的关系。技术迭代再快，信任始终只能发生在人和人之间。02.AI 时代，年轻人解题快、有经验的人出题准金翰 |  浙江 90 后 AI 创业公司创始人我从今年 2 月份开始创业，方向是用 AI 和 Agent 把分散信息源转化为可理解、可交付、可进入决策流程的情报产品。创业到现在，四个多月里一直都在招聘，简历收了五千多份，但发出的 offer 只有七八个。这主要因为创业公司本身初级岗位就不多，AI 来了后，便需要更多善用 AI 的复合型人才。整个咨询行业的初级岗位减少，去年便已经开始。之前我曾是某咨询公司合伙人，该公司在 2024 年招了四五个实习生，两三个初级顾问，还会用十几个 PTA（兼职助理），但到了 2025 年，公司一整年基本只招了一个实习生，PTA 也只用了两三次。这些人主要帮团队做一些临时的信息整理、资料搜集、标准化分析这类工作，但现在 AI 已经能完成一大部分。而且上传下达也是一大成本，以前我带咨询顾问，会反复给新人反馈，他们修改后再拿给我看，而这些反馈我同样可以给 AI，AI 的办事效率还更高。所以我发现一个很有意思的现象：我筛选出来的简历，要么是刚毕业但 AI 用得很好，要么是 35 岁以上、有经验又愿意用 AI 的人。为什么会这样？我觉得可能是因为 AI 把这两类人的优势放大了。简单来说，在 AI 的助力下，年轻人解题快，有经验的人出题准。什么叫解题快？举个例子，我让一位实习生用 AI 做一个功能较为复杂的插件，学习快的他可能研究两天就搞定了。什么又叫出题准？这主要在于经验。以我自身为例，因为我有很多帮企业做战略规划的经历，所以了解 AI 可以优化投资行业的哪些工作流程，从而精准地描述需求让 AI 解决。而年轻人由于缺少这门经验，即便拥有很强的 AI 能力，也很难将发现并理解需求，又或者不懂得如何将需求转化成 AI 能理解的任务。现在，AI 能力成了每位同事的必备技能，我现在判断一个人是否真正掌握了 AI，主要看三方面：第一，TA 从什么时候开始使用 AI，比如，2023 年就上手用的人和 2026 年才跟风的人，对 AI 的理解往往相差很多；第二，看 TA 花了多少钱，因为愿意持续付费，说明其工作和生活真的离不开 AI；第三是否有原生驱动力，比如遇到问题是否本能地想 " 让 AI 试试 "。这些表象的背后，大概能看出 TA 有没有形成使用 AI 的肌肉记忆，有多少 badcase 积累，更深一层还能了解，TA 是否清楚如何给 AI 设计上下文、不同模型擅长什么、模型和 Agent 的边界在哪，以及求解时去哪里寻找答案。还有一个特质也很重要：ego 要低。我遇到过一个应届生，他 AI 工具用的很好，但形成了对某种工作路径的依赖，比如，我让他完成一个总结文章的任务，这类简单的活直接调用大模型即可，但他非要搭个工作流。我觉得这种刚毕业就开始 " 坚持手艺 " 的想法，在 AI 时代是大忌。AI 技术的迭代很快，每个人都需要随时承认自己的方法过时、随时拥抱新工具。此刻，AI 正在重写人才价值排序，单纯执行和上传下达型的工作价值极速下降，而结果判断、理解复杂的真实场景、可信性内容输出、自我更新和组织协作能力成了更重要的能力。但我并不认为 35+ 的人天然更好找工作，因为年龄只是表象，他们或许经验更多，但并不意味着掌握了善用 AI、保持低 ego、愿意落地，并把经验转化为 AI 可执行任务的这些核心能力。无论是 35+ 还是年轻人，如果固守经验，养成路径依赖，任何经验都有可能会成为职场路上的包袱。03. 经验，在 AI 时代确实更能体现出价值老陈 | 深圳 80 后 技术岗猎头35 岁好不好找工作，跟会不会用 AI 关系特别大。我做猎头快八年了，今年春招，手里的初级岗位减少了将近一半，尤其是做执行、写样板代码的底层技术岗。同时，要求 3 年以上甚至 5 年到 8 年经验的资深岗位比例明显上升。AI 工具爆发后，近几年都会是这个趋势。今年从大厂拿到的岗位里，超过七成都和 AI 相关。这些岗位的 JD 里不会写 " 要求会用 AI 工具 "，因为这已经是不言而喻的事，写出来反而显得过时。现在大厂面试，面试官不会问 " 用没用过 AI"，他们会直接拿你以前的工作来问：你当时用 AI 做了什么，效果是什么，产出提升了多少？你要如果只是 " 用过 " 而已，基本上这轮就到头了。这种变化，对 35 岁以上的技术人来说，确实是一波机会。但前提是你得先过 AI 这关。以前大龄程序员被嫌弃，很大程度上是因为成本不低，还 " 熬不动 "、" 加不了班 "，产出速度比不过年轻人。但现在，AI" 上岗 " 后，大家拼的是判断和大局观。一个经验丰富的大龄程序员，有管理 AI 的能力，能靠 AI 把自己和年轻人在体力上的差距给抹平了。经验，在 AI 时代确实更能体现出价值。上个季度，我给一家企业推荐了一位 42 岁的技术总监。他到了那家公司带一个软件项目，计划发新版本，结果凌晨接到团队电话，说搞不定。他赶过去一看，傻眼了。业务层和数据层各有一个文件，代码量都堆到了大几千行，整个结构乱成一锅粥。欧美亚洲天堂，色色欲视频网站，他问是怎么回事，对方说就是一直让 AI 改，改着改着就这样了。大家对着屏幕拆了好几个小时，天亮才勉强上线。这件事后来他跟我复盘，说问题在于没有人能 " 管 "AI。我还认识一个做了十年产品的候选人，最近拿到了某大厂的 offer，薪资几乎翻倍。原因是：他能把自己的工作流程模块化，用 AI 搭出一套体系，一个人能顶原来一个团队的产出。老板就愿意给他更高的薪水，同时把其他人员的成本省出来。大厂现在要的是怎么用 AI 解决问题、用 AI 放大自己的产出的人。但我同时也开始担心那些刚入行两三年的年轻人。AI 工具的普及，让他们在职业早期就能产出看起来 " 不错 " 的代码，可踩过的坑很少。以前一个初级程序员，要经历无数次调试、返工的过程，现在 AI 帮他们避坑了。等他们到了 "35 岁（虚指）"，可能会发现自己既没有年轻人的成本和体力优势，也不能独当一面，两头落空。当然，"35 岁 + 好不好找工作 "，不能一概而论。也有一些 35 岁的候选人，简历不错，但工作方式还很传统，依然靠时间换产出。这种人在 AI 面前一样危险。35 岁还在找工作的人，不要气馁，你积累的经验，是可以去驾驭 AI 的，你的阅历让你更能享受 " 经验 +AI" 的红利。但如果你现在还年轻，我的建议是：别太依赖 AI。04.AI 时代，我更需要上来就能干活的员工Peter ｜ 上海 AI 教育公司创始人我在上海做 AI 教育方面的创业，我们公司现在几乎已经不招 0 到 1 年经验的初级岗位了。以前我们因为薪资拼不过大厂，会招一些校招级别的程序员，看中的就是年轻人有热情、愿意学。但后来发现，这个策略只在程序员身上奏效。产品、市场、运营这些岗位，新人根本接不住，我们更希望进来就能直接干活。所以现在我的招聘画像很明确：有经验、会用 AI。在 AI 时代，60% 到 80% 的工作量是由 AI 完成的，剩下的 20% 是人工审核。人工审核要么由非常有经验的人来做，要么其实谁做都差不多。说到 " 会用 AI"，这里面有个很有意思的分化。我们对开发岗位的要求，核心就是使用 AI 工具的能力。大厂出来的一些程序员适应得快，倒是很多传统开发，3 到 5 年经验的，对 AI 写代码是抵触的，好像觉得这东西在抢他们饭碗。但只要他们愿意打开这道门，经验就会发挥出价值。我对 " 资深 " 的衡量标准也一样，不仅仅看年限，更是经历。一名年轻应聘者，如果在校期间，项目经验丰富，也属于我的选人范畴。我更看重的是一个人的想法是否成熟、是否已经被验证过。初级员工最大的问题，是想法很好，但从来没有验证过。他会说 " 这个我可以学，那个我也可以学 "。但学习能力是 AI 时代的基本素质，不是一个加分项。现在有了 AI，验证想法的成本极低，不用等到进了公司才能做，拿 AI 就能跑起来。这恰恰把有想法的人和没想法的人彻底区分开了。那 30 多岁、行业积累深厚的人，会不会更吃香？我觉得要看岗位。和人打交道的工作，比如市场、品牌推广、活动策划、咨询，这些需要沟通能力、需要判断力，经验的价值依然在放大。但像新媒体运营这类岗位，对于初创公司来说，真的不一定是必需品。至于 35 岁焦虑，正在慢慢消失。以前 35 岁被淘汰，是因为想法和体力跟不上年轻人。现在 AI 可能取代所有年龄段的人。所以问题不在于你几岁，而在于你有没有持续学习的能力。那些资历丰富、尤其是在一个行业里坚持了十多年的 " 老人 " 并不会掉队，他们经历互联网从无到有的时代，现在只是再来一次而已。AI 让所有人又都站在了同一条起跑线上。愿意跑的、跑得快的，就能留下来。05.35 岁重返大厂，我反而更看懂了 AI 这波机会吴森哲 ｜ 35 岁 深圳 计算机后端开发我 2016 年毕业，做技术刚好十年。毕业后，我先在一家互联网大厂做后端，后来去了出海电商。去年三四月，公司裁员，我们整个团队都没了。刚出来找工作时，深圳机会不多，我只能把范围扩展到上海、杭州。中间拿过几个 offer，但都不太满意，一度也想过跟前领导出去创业。后来又经过重重面试，回到了原来的大厂。回来快一年，我主要做 AI 在业务上 Agent 应用，以及使用 AI coding 开发一些能提效业务的智能工具。做着做着，我有个感觉，35 岁这拨人，在这轮 AI 浪潮里，不一定是弱势。我面下来发现，大厂没那么简单粗暴。他们更看你跟岗位匹不匹配，能不能扛事情。我当时面的几个岗位都跟 AI 有关。它们要的不是纯算法，也不是刚毕业的年轻人，而是既有业务开发经验，又懂 AI 的人。这样的机会，比普通开发岗反而多一些。AI 不是一个按钮，点一下就能出活。你得知道自己要什么，能判断它给的东西对不对，如果不对，下一步怎么改。这些判断，需要时间积累。你踩过坑，才知道哪里容易出问题；做过交付，才知道什么东西能上线，什么东西只是看起来能用。经验在这时候会变得很值钱。以前年轻人的优势是精力好、工资低、学东西快。现在 AI 抹平了一部分差距。年轻人当然也会用 AI，也很能卷，但很多时候缺方向感和交付标准。工具在手里，不等于知道该往哪打。招聘市场也能看出来，初级岗位明显少了。猎头一般不太看两年以下，三年以上才好推。年轻人不是没机会，但机会高度集中在大模型、纯 AI 方向，存量业务里留给新人的位置越来越少。经验能不能变成优势，也看你怎么用。如果只是守着前端、后端那点东西，不学新工具，不碰新业务，经验迟早会变成包袱。现在老板的预期已经变了。以前两个人做的活，现在可能希望你一个人借助 AI 接下来。团队没怎么扩大，人均产出却一直被往上推。35 岁以上的人不用天天焦虑，但也不能等。第一，要尽快把 AI 用起来。看几个新闻、收藏几个工具远远不够，要放进自己的工作流里。写代码、查资料、做方案、写文档，都要试。第二，要让自己变得更复合。只会开发已经不够了。会开发，又能用 AI 提效率；还会外语，能跟客户沟通；表达和汇报也不差，这种人会更有竞争力。第三，要照顾好自己。身体、作息、心态、储蓄，都很现实。很多人不是被工作一下打垮的，是被长期焦虑和消耗拖垮的。35 岁以后，不能再用刚毕业那套打法了，但也没必要觉得自己过时。AI 这波变化，对有经验的人也是一次机会。前提是，你得下场。

女星自爆和德普前妻恋情：不止我还有马斯克

前提是，得会用 AI。作者 | 雷晶 王璐   金玙璠 李梦冉 陈丹编辑 | 王璐"35 岁 +" 的职场人，正在被 AI 重新定价。脉脉《2026 春招求职行为洞察》显示，招聘市场 " 去初级化 " 明显，要求 3 年以上经验的岗位占比超七成，而面向 1 年以内新人的岗位同比缩减约 20%。初级岗位缩减的同时，另一组数据同样值得关注：智联招聘数据显示，2026 年春招中，面向应届生的人工智能工程师职位数同比增长 39.2%，平均起薪高达 17038 元。两组数据看似矛盾，实际上代表着同一个趋势。消失的是 " 写文档、做表格 " 的传统初级岗，增长的是能做决策的能力型岗位，即使是面向应届生的 AI 工程师岗，筛选的也是理解力和判断力，对纯执行力的要求被大幅压缩。公司整体对人的需求，已经从 " 能写能做 " 转向了 " 能判断、能负责 "。而那些更懂业务、更懂客户、也更懂系统的 35 岁 + 资深打工人，恰好站在这波需求上。「定焦 One」和五位不同行业的人聊了聊，有猎头明确表态，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才，有 AI 创业者直言 " 已经不招初级岗位了 "，也有 "35 岁 +" 的打工人凭借十年经验重返大厂，反而看清了这波机会。聊下来大家的感受颇为一致：初级岗位收缩是事实，但 "35 岁 +" 本身也不是天然优势。会用 AI 的 "35 岁 +"，经验会被显著放大，过去拼不过年轻人体力的那部分劣势，也能靠 AI 补回来一些；不会用、不愿学的，经验则会变成包袱。机会确实回到了这个群体手里，但前提是得自己下场。以下是他们的故事。01. 初级岗位缩减 20%，35 岁靠经验 +AI 翻盘Blair liu ｜ 北京 80 后 AI 猎头这两年，招聘市场发生了很大的变化。以工作经验 1-3 年以内的初级岗位为例，有两个明显的趋势：一方面，互联网软件、金融财会、市场品牌、行政法务四大领域内的标准化、流程化的岗位需求在大幅缩减。据我们公司今年的统计，降幅接近 20%，部分赛道甚至超过 30%。另一方面，多模态训练、AI Agent 开发工程师、网络安全工程师等 AI 相关的岗位需求同比上涨了 12 倍。以我们服务的字节为例，AI 全产业链合计新增 4100 余个岗位，占总新增岗位的 50%。从去年年初开始，有客户会通过我们提前预订优秀的硕博生，并给出丰厚的实习薪酬。而在三年前，校招生走猎头渠道，几乎不会发生。更大的变化在于，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才。听起来可能有点反常识，毕竟在大家认知里，35 岁职场人正面临被裁的风险。这背后的本质是，对人的要求变了。以云厂商行业解决方案岗为例，2023 年这个岗位还接受工作经验在 3 年以内的新人，负责整理文档、协助交付落地这类基础工作。到了今年，岗位硬性要求有 5 年以上政企或制造数字化落地经验，核心要求变成能判断客户业务痛点、识别大模型落地风险、对项目结果负责等。也就是说，企业不再靠招新人堆工作量，而是通过资深人才加 AI 来提效。过去企业招人是补执行缺口，现在招人是填补决策、风险判断、复杂场景落地等 AI 无法覆盖的能力缺口。那什么样的人容易被淘汰？我观察下来主要是三类：过分依赖过往路径的经验主义者；一件事重复做的单一环节执行型老兵；还有一部分管理者。过去，有一类人有一定经验，但核心能力仍停留在执行层面，AI 介入后，他们的职场空间被迅速挤压。所以会看到企业更青睐 35+ 资深人才的同时，同一年龄段的另一批人正被 AI 冲击下岗。落到企业层面，AI 落地加速后整体人员规模明显收缩。以前 1000 人的公司现在可能缩到 200 人，搭配 2000 个 Agent 完成全部工作。拿我自己团队来说，过去一个项目组简历筛选需要 5 个初级 researcher 和 2 个顾问，现在用自研的 AI 招聘 Agent，只留 2 名顾问统筹，人力砍掉 70%，效率反而提高了 60%。未来管理岗也会随之收缩，企业需要的不是纯管理者，而是具备管理能力的垂直领域专家，能够定方向、控风险、给出行业判断，还能统筹 AI 系统落地。其实我觉得，竞争力跟年龄并不存在强关联，更重要的在于是否具备学习能力。前段时间我帮客户招业务负责人，候选人的专业经验大概匹配七八成，但他对陌生领域充满好奇、愿意深入研究并且也能够交付结果，最终也顺利拿到了客户 offer。所以现在最该做的不是焦虑，可以改变心态，把自己当成一家公司去运营：第一，熟练使用 AI 工具，搭建专属自己的工作流，让 AI 承担 80% 的执行，自己聚焦在 20% 的决策判断上，方向盘把握在自己手中；第二，跳出单一执行环节，刻意培养全局思维；第三，花时间经营人与人的关系。技术迭代再快，信任始终只能发生在人和人之间。02.AI 时代，年轻人解题快、有经验的人出题准金翰 |  浙江 90 后 AI 创业公司创始人我从今年 2 月份开始创业，方向是用 AI 和 Agent 把分散信息源转化为可理解、可交付、可进入决策流程的情报产品。创业到现在，四个多月里一直都在招聘，简历收了五千多份，但发出的 offer 只有七八个。这主要因为创业公司本身初级岗位就不多，AI 来了后，便需要更多善用 AI 的复合型人才。整个咨询行业的初级岗位减少，去年便已经开始。之前我曾是某咨询公司合伙人，该公司在 2024 年招了四五个实习生，两三个初级顾问，还会用十几个 PTA（兼职助理），但到了 2025 年，公司一整年基本只招了一个实习生，PTA 也只用了两三次。这些人主要帮团队做一些临时的信息整理、资料搜集、标准化分析这类工作，但现在 AI 已经能完成一大部分。而且上传下达也是一大成本，以前我带咨询顾问，会反复给新人反馈，他们修改后再拿给我看，而这些反馈我同样可以给 AI，AI 的办事效率还更高。所以我发现一个很有意思的现象：我筛选出来的简历，要么是刚毕业但 AI 用得很好，要么是 35 岁以上、有经验又愿意用 AI 的人。为什么会这样？我觉得可能是因为 AI 把这两类人的优势放大了。简单来说，在 AI 的助力下，年轻人解题快，有经验的人出题准。什么叫解题快？举个例子，我让一位实习生用 AI 做一个功能较为复杂的插件，学习快的他可能研究两天就搞定了。什么又叫出题准？这主要在于经验。以我自身为例，因为我有很多帮企业做战略规划的经历，所以了解 AI 可以优化投资行业的哪些工作流程，从而精准地描述需求让 AI 解决。而年轻人由于缺少这门经验，即便拥有很强的 AI 能力，也很难将发现并理解需求，又或者不懂得如何将需求转化成 AI 能理解的任务。现在，AI 能力成了每位同事的必备技能，我现在判断一个人是否真正掌握了 AI，主要看三方面：第一，TA 从什么时候开始使用 AI，比如，2023 年就上手用的人和 2026 年才跟风的人，对 AI 的理解往往相差很多；第二，看 TA 花了多少钱，因为愿意持续付费，说明其工作和生活真的离不开 AI；第三是否有原生驱动力，比如遇到问题是否本能地想 " 让 AI 试试 "。这些表象的背后，大概能看出 TA 有没有形成使用 AI 的肌肉记忆，有多少 badcase 积累，更深一层还能了解，TA 是否清楚如何给 AI 设计上下文、不同模型擅长什么、模型和 Agent 的边界在哪，以及求解时去哪里寻找答案。还有一个特质也很重要：ego 要低。我遇到过一个应届生，他 AI 工具用的很好，但形成了对某种工作路径的依赖，比如，我让他完成一个总结文章的任务，这类简单的活直接调用大模型即可，但他非要搭个工作流。我觉得这种刚毕业就开始 " 坚持手艺 " 的想法，在 AI 时代是大忌。AI 技术的迭代很快，每个人都需要随时承认自己的方法过时、随时拥抱新工具。此刻，AI 正在重写人才价值排序，单纯执行和上传下达型的工作价值极速下降，而结果判断、理解复杂的真实场景、可信性内容输出、自我更新和组织协作能力成了更重要的能力。但我并不认为 35+ 的人天然更好找工作，因为年龄只是表象，他们或许经验更多，但并不意味着掌握了善用 AI、保持低 ego、愿意落地，并把经验转化为 AI 可执行任务的这些核心能力。无论是 35+ 还是年轻人，如果固守经验，养成路径依赖，任何经验都有可能会成为职场路上的包袱。03. 经验，在 AI 时代确实更能体现出价值老陈 | 深圳 80 后 技术岗猎头35 岁好不好找工作，跟会不会用 AI 关系特别大。我做猎头快八年了，今年春招，手里的初级岗位减少了将近一半，尤其是做执行、写样板代码的底层技术岗。同时，要求 3 年以上甚至 5 年到 8 年经验的资深岗位比例明显上升。AI 工具爆发后，近几年都会是这个趋势。今年从大厂拿到的岗位里，超过七成都和 AI 相关。这些岗位的 JD 里不会写 " 要求会用 AI 工具 "，因为这已经是不言而喻的事，写出来反而显得过时。现在大厂面试，面试官不会问 " 用没用过 AI"，他们会直接拿你以前的工作来问：你当时用 AI 做了什么，效果是什么，产出提升了多少？你要如果只是 " 用过 " 而已，基本上这轮就到头了。这种变化，对 35 岁以上的技术人来说，确实是一波机会。但前提是你得先过 AI 这关。以前大龄程序员被嫌弃，很大程度上是因为成本不低，还 " 熬不动 "、" 加不了班 "，产出速度比不过年轻人。但现在，AI" 上岗 " 后，大家拼的是判断和大局观。一个经验丰富的大龄程序员，有管理 AI 的能力，能靠 AI 把自己和年轻人在体力上的差距给抹平了。经验，在 AI 时代确实更能体现出价值。上个季度，我给一家企业推荐了一位 42 岁的技术总监。他到了那家公司带一个软件项目，计划发新版本，结果凌晨接到团队电话，说搞不定。他赶过去一看，傻眼了。业务层和数据层各有一个文件，代码量都堆到了大几千行，整个结构乱成一锅粥。欧美亚洲天堂，色色欲视频网站，他问是怎么回事，对方说就是一直让 AI 改，改着改着就这样了。大家对着屏幕拆了好几个小时，天亮才勉强上线。这件事后来他跟我复盘，说问题在于没有人能 " 管 "AI。我还认识一个做了十年产品的候选人，最近拿到了某大厂的 offer，薪资几乎翻倍。原因是：他能把自己的工作流程模块化，用 AI 搭出一套体系，一个人能顶原来一个团队的产出。老板就愿意给他更高的薪水，同时把其他人员的成本省出来。大厂现在要的是怎么用 AI 解决问题、用 AI 放大自己的产出的人。但我同时也开始担心那些刚入行两三年的年轻人。AI 工具的普及，让他们在职业早期就能产出看起来 " 不错 " 的代码，可踩过的坑很少。以前一个初级程序员，要经历无数次调试、返工的过程，现在 AI 帮他们避坑了。等他们到了 "35 岁（虚指）"，可能会发现自己既没有年轻人的成本和体力优势，也不能独当一面，两头落空。当然，"35 岁 + 好不好找工作 "，不能一概而论。也有一些 35 岁的候选人，简历不错，但工作方式还很传统，依然靠时间换产出。这种人在 AI 面前一样危险。35 岁还在找工作的人，不要气馁，你积累的经验，是可以去驾驭 AI 的，你的阅历让你更能享受 " 经验 +AI" 的红利。但如果你现在还年轻，我的建议是：别太依赖 AI。04.AI 时代，我更需要上来就能干活的员工Peter ｜ 上海 AI 教育公司创始人我在上海做 AI 教育方面的创业，我们公司现在几乎已经不招 0 到 1 年经验的初级岗位了。以前我们因为薪资拼不过大厂，会招一些校招级别的程序员，看中的就是年轻人有热情、愿意学。但后来发现，这个策略只在程序员身上奏效。产品、市场、运营这些岗位，新人根本接不住，我们更希望进来就能直接干活。所以现在我的招聘画像很明确：有经验、会用 AI。在 AI 时代，60% 到 80% 的工作量是由 AI 完成的，剩下的 20% 是人工审核。人工审核要么由非常有经验的人来做，要么其实谁做都差不多。说到 " 会用 AI"，这里面有个很有意思的分化。我们对开发岗位的要求，核心就是使用 AI 工具的能力。大厂出来的一些程序员适应得快，倒是很多传统开发，3 到 5 年经验的，对 AI 写代码是抵触的，好像觉得这东西在抢他们饭碗。但只要他们愿意打开这道门，经验就会发挥出价值。我对 " 资深 " 的衡量标准也一样，不仅仅看年限，更是经历。一名年轻应聘者，如果在校期间，项目经验丰富，也属于我的选人范畴。我更看重的是一个人的想法是否成熟、是否已经被验证过。初级员工最大的问题，是想法很好，但从来没有验证过。他会说 " 这个我可以学，那个我也可以学 "。但学习能力是 AI 时代的基本素质，不是一个加分项。现在有了 AI，验证想法的成本极低，不用等到进了公司才能做，拿 AI 就能跑起来。这恰恰把有想法的人和没想法的人彻底区分开了。那 30 多岁、行业积累深厚的人，会不会更吃香？我觉得要看岗位。和人打交道的工作，比如市场、品牌推广、活动策划、咨询，这些需要沟通能力、需要判断力，经验的价值依然在放大。但像新媒体运营这类岗位，对于初创公司来说，真的不一定是必需品。至于 35 岁焦虑，正在慢慢消失。以前 35 岁被淘汰，是因为想法和体力跟不上年轻人。现在 AI 可能取代所有年龄段的人。所以问题不在于你几岁，而在于你有没有持续学习的能力。那些资历丰富、尤其是在一个行业里坚持了十多年的 " 老人 " 并不会掉队，他们经历互联网从无到有的时代，现在只是再来一次而已。AI 让所有人又都站在了同一条起跑线上。愿意跑的、跑得快的，就能留下来。05.35 岁重返大厂，我反而更看懂了 AI 这波机会吴森哲 ｜ 35 岁 深圳 计算机后端开发我 2016 年毕业，做技术刚好十年。毕业后，我先在一家互联网大厂做后端，后来去了出海电商。去年三四月，公司裁员，我们整个团队都没了。刚出来找工作时，深圳机会不多，我只能把范围扩展到上海、杭州。中间拿过几个 offer，但都不太满意，一度也想过跟前领导出去创业。后来又经过重重面试，回到了原来的大厂。回来快一年，我主要做 AI 在业务上 Agent 应用，以及使用 AI coding 开发一些能提效业务的智能工具。做着做着，我有个感觉，35 岁这拨人，在这轮 AI 浪潮里，不一定是弱势。我面下来发现，大厂没那么简单粗暴。他们更看你跟岗位匹不匹配，能不能扛事情。我当时面的几个岗位都跟 AI 有关。它们要的不是纯算法，也不是刚毕业的年轻人，而是既有业务开发经验，又懂 AI 的人。这样的机会，比普通开发岗反而多一些。AI 不是一个按钮，点一下就能出活。你得知道自己要什么，能判断它给的东西对不对，如果不对，下一步怎么改。这些判断，需要时间积累。你踩过坑，才知道哪里容易出问题；做过交付，才知道什么东西能上线，什么东西只是看起来能用。经验在这时候会变得很值钱。以前年轻人的优势是精力好、工资低、学东西快。现在 AI 抹平了一部分差距。年轻人当然也会用 AI，也很能卷，但很多时候缺方向感和交付标准。工具在手里，不等于知道该往哪打。招聘市场也能看出来，初级岗位明显少了。猎头一般不太看两年以下，三年以上才好推。年轻人不是没机会，但机会高度集中在大模型、纯 AI 方向，存量业务里留给新人的位置越来越少。经验能不能变成优势，也看你怎么用。如果只是守着前端、后端那点东西，不学新工具，不碰新业务，经验迟早会变成包袱。现在老板的预期已经变了。以前两个人做的活，现在可能希望你一个人借助 AI 接下来。团队没怎么扩大，人均产出却一直被往上推。35 岁以上的人不用天天焦虑，但也不能等。第一，要尽快把 AI 用起来。看几个新闻、收藏几个工具远远不够，要放进自己的工作流里。写代码、查资料、做方案、写文档，都要试。第二，要让自己变得更复合。只会开发已经不够了。会开发，又能用 AI 提效率；还会外语，能跟客户沟通；表达和汇报也不差，这种人会更有竞争力。第三，要照顾好自己。身体、作息、心态、储蓄，都很现实。很多人不是被工作一下打垮的，是被长期焦虑和消耗拖垮的。35 岁以后，不能再用刚毕业那套打法了，但也没必要觉得自己过时。AI 这波变化，对有经验的人也是一次机会。前提是，你得下场。

厦门建站客户问网站优化理由别踩雷？我复盘威海关键词排名与亚马逊技巧的真实教训

前提是，得会用 AI。作者 | 雷晶 王璐   金玙璠 李梦冉 陈丹编辑 | 王璐"35 岁 +" 的职场人，正在被 AI 重新定价。脉脉《2026 春招求职行为洞察》显示，招聘市场 " 去初级化 " 明显，要求 3 年以上经验的岗位占比超七成，而面向 1 年以内新人的岗位同比缩减约 20%。初级岗位缩减的同时，另一组数据同样值得关注：智联招聘数据显示，2026 年春招中，面向应届生的人工智能工程师职位数同比增长 39.2%，平均起薪高达 17038 元。两组数据看似矛盾，实际上代表着同一个趋势。消失的是 " 写文档、做表格 " 的传统初级岗，增长的是能做决策的能力型岗位，即使是面向应届生的 AI 工程师岗，筛选的也是理解力和判断力，对纯执行力的要求被大幅压缩。公司整体对人的需求，已经从 " 能写能做 " 转向了 " 能判断、能负责 "。而那些更懂业务、更懂客户、也更懂系统的 35 岁 + 资深打工人，恰好站在这波需求上。「定焦 One」和五位不同行业的人聊了聊，有猎头明确表态，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才，有 AI 创业者直言 " 已经不招初级岗位了 "，也有 "35 岁 +" 的打工人凭借十年经验重返大厂，反而看清了这波机会。聊下来大家的感受颇为一致：初级岗位收缩是事实，但 "35 岁 +" 本身也不是天然优势。会用 AI 的 "35 岁 +"，经验会被显著放大，过去拼不过年轻人体力的那部分劣势，也能靠 AI 补回来一些；不会用、不愿学的，经验则会变成包袱。机会确实回到了这个群体手里，但前提是得自己下场。以下是他们的故事。01. 初级岗位缩减 20%，35 岁靠经验 +AI 翻盘Blair liu ｜ 北京 80 后 AI 猎头这两年，招聘市场发生了很大的变化。以工作经验 1-3 年以内的初级岗位为例，有两个明显的趋势：一方面，互联网软件、金融财会、市场品牌、行政法务四大领域内的标准化、流程化的岗位需求在大幅缩减。据我们公司今年的统计，降幅接近 20%，部分赛道甚至超过 30%。另一方面，多模态训练、AI Agent 开发工程师、网络安全工程师等 AI 相关的岗位需求同比上涨了 12 倍。以我们服务的字节为例，AI 全产业链合计新增 4100 余个岗位，占总新增岗位的 50%。从去年年初开始，有客户会通过我们提前预订优秀的硕博生，并给出丰厚的实习薪酬。而在三年前，校招生走猎头渠道，几乎不会发生。更大的变化在于，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才。听起来可能有点反常识，毕竟在大家认知里，35 岁职场人正面临被裁的风险。这背后的本质是，对人的要求变了。以云厂商行业解决方案岗为例，2023 年这个岗位还接受工作经验在 3 年以内的新人，负责整理文档、协助交付落地这类基础工作。到了今年，岗位硬性要求有 5 年以上政企或制造数字化落地经验，核心要求变成能判断客户业务痛点、识别大模型落地风险、对项目结果负责等。也就是说，企业不再靠招新人堆工作量，而是通过资深人才加 AI 来提效。过去企业招人是补执行缺口，现在招人是填补决策、风险判断、复杂场景落地等 AI 无法覆盖的能力缺口。那什么样的人容易被淘汰？我观察下来主要是三类：过分依赖过往路径的经验主义者；一件事重复做的单一环节执行型老兵；还有一部分管理者。过去，有一类人有一定经验，但核心能力仍停留在执行层面，AI 介入后，他们的职场空间被迅速挤压。所以会看到企业更青睐 35+ 资深人才的同时，同一年龄段的另一批人正被 AI 冲击下岗。落到企业层面，AI 落地加速后整体人员规模明显收缩。以前 1000 人的公司现在可能缩到 200 人，搭配 2000 个 Agent 完成全部工作。拿我自己团队来说，过去一个项目组简历筛选需要 5 个初级 researcher 和 2 个顾问，现在用自研的 AI 招聘 Agent，只留 2 名顾问统筹，人力砍掉 70%，效率反而提高了 60%。未来管理岗也会随之收缩，企业需要的不是纯管理者，而是具备管理能力的垂直领域专家，能够定方向、控风险、给出行业判断，还能统筹 AI 系统落地。其实我觉得，竞争力跟年龄并不存在强关联，更重要的在于是否具备学习能力。前段时间我帮客户招业务负责人，候选人的专业经验大概匹配七八成，但他对陌生领域充满好奇、愿意深入研究并且也能够交付结果，最终也顺利拿到了客户 offer。所以现在最该做的不是焦虑，可以改变心态，把自己当成一家公司去运营：第一，熟练使用 AI 工具，搭建专属自己的工作流，让 AI 承担 80% 的执行，自己聚焦在 20% 的决策判断上，方向盘把握在自己手中；第二，跳出单一执行环节，刻意培养全局思维；第三，花时间经营人与人的关系。技术迭代再快，信任始终只能发生在人和人之间。02.AI 时代，年轻人解题快、有经验的人出题准金翰 |  浙江 90 后 AI 创业公司创始人我从今年 2 月份开始创业，方向是用 AI 和 Agent 把分散信息源转化为可理解、可交付、可进入决策流程的情报产品。创业到现在，四个多月里一直都在招聘，简历收了五千多份，但发出的 offer 只有七八个。这主要因为创业公司本身初级岗位就不多，AI 来了后，便需要更多善用 AI 的复合型人才。整个咨询行业的初级岗位减少，去年便已经开始。之前我曾是某咨询公司合伙人，该公司在 2024 年招了四五个实习生，两三个初级顾问，还会用十几个 PTA（兼职助理），但到了 2025 年，公司一整年基本只招了一个实习生，PTA 也只用了两三次。这些人主要帮团队做一些临时的信息整理、资料搜集、标准化分析这类工作，但现在 AI 已经能完成一大部分。而且上传下达也是一大成本，以前我带咨询顾问，会反复给新人反馈，他们修改后再拿给我看，而这些反馈我同样可以给 AI，AI 的办事效率还更高。所以我发现一个很有意思的现象：我筛选出来的简历，要么是刚毕业但 AI 用得很好，要么是 35 岁以上、有经验又愿意用 AI 的人。为什么会这样？我觉得可能是因为 AI 把这两类人的优势放大了。简单来说，在 AI 的助力下，年轻人解题快，有经验的人出题准。什么叫解题快？举个例子，我让一位实习生用 AI 做一个功能较为复杂的插件，学习快的他可能研究两天就搞定了。什么又叫出题准？这主要在于经验。以我自身为例，因为我有很多帮企业做战略规划的经历，所以了解 AI 可以优化投资行业的哪些工作流程，从而精准地描述需求让 AI 解决。而年轻人由于缺少这门经验，即便拥有很强的 AI 能力，也很难将发现并理解需求，又或者不懂得如何将需求转化成 AI 能理解的任务。现在，AI 能力成了每位同事的必备技能，我现在判断一个人是否真正掌握了 AI，主要看三方面：第一，TA 从什么时候开始使用 AI，比如，2023 年就上手用的人和 2026 年才跟风的人，对 AI 的理解往往相差很多；第二，看 TA 花了多少钱，因为愿意持续付费，说明其工作和生活真的离不开 AI；第三是否有原生驱动力，比如遇到问题是否本能地想 " 让 AI 试试 "。这些表象的背后，大概能看出 TA 有没有形成使用 AI 的肌肉记忆，有多少 badcase 积累，更深一层还能了解，TA 是否清楚如何给 AI 设计上下文、不同模型擅长什么、模型和 Agent 的边界在哪，以及求解时去哪里寻找答案。还有一个特质也很重要：ego 要低。我遇到过一个应届生，他 AI 工具用的很好，但形成了对某种工作路径的依赖，比如，我让他完成一个总结文章的任务，这类简单的活直接调用大模型即可，但他非要搭个工作流。我觉得这种刚毕业就开始 " 坚持手艺 " 的想法，在 AI 时代是大忌。AI 技术的迭代很快，每个人都需要随时承认自己的方法过时、随时拥抱新工具。此刻，AI 正在重写人才价值排序，单纯执行和上传下达型的工作价值极速下降，而结果判断、理解复杂的真实场景、可信性内容输出、自我更新和组织协作能力成了更重要的能力。但我并不认为 35+ 的人天然更好找工作，因为年龄只是表象，他们或许经验更多，但并不意味着掌握了善用 AI、保持低 ego、愿意落地，并把经验转化为 AI 可执行任务的这些核心能力。无论是 35+ 还是年轻人，如果固守经验，养成路径依赖，任何经验都有可能会成为职场路上的包袱。03. 经验，在 AI 时代确实更能体现出价值老陈 | 深圳 80 后 技术岗猎头35 岁好不好找工作，跟会不会用 AI 关系特别大。我做猎头快八年了，今年春招，手里的初级岗位减少了将近一半，尤其是做执行、写样板代码的底层技术岗。同时，要求 3 年以上甚至 5 年到 8 年经验的资深岗位比例明显上升。AI 工具爆发后，近几年都会是这个趋势。今年从大厂拿到的岗位里，超过七成都和 AI 相关。这些岗位的 JD 里不会写 " 要求会用 AI 工具 "，因为这已经是不言而喻的事，写出来反而显得过时。现在大厂面试，面试官不会问 " 用没用过 AI"，他们会直接拿你以前的工作来问：你当时用 AI 做了什么，效果是什么，产出提升了多少？你要如果只是 " 用过 " 而已，基本上这轮就到头了。这种变化，对 35 岁以上的技术人来说，确实是一波机会。但前提是你得先过 AI 这关。以前大龄程序员被嫌弃，很大程度上是因为成本不低，还 " 熬不动 "、" 加不了班 "，产出速度比不过年轻人。但现在，AI" 上岗 " 后，大家拼的是判断和大局观。一个经验丰富的大龄程序员，有管理 AI 的能力，能靠 AI 把自己和年轻人在体力上的差距给抹平了。经验，在 AI 时代确实更能体现出价值。上个季度，我给一家企业推荐了一位 42 岁的技术总监。他到了那家公司带一个软件项目，计划发新版本，结果凌晨接到团队电话，说搞不定。他赶过去一看，傻眼了。业务层和数据层各有一个文件，代码量都堆到了大几千行，整个结构乱成一锅粥。欧美亚洲天堂，色色欲视频网站，他问是怎么回事，对方说就是一直让 AI 改，改着改着就这样了。大家对着屏幕拆了好几个小时，天亮才勉强上线。这件事后来他跟我复盘，说问题在于没有人能 " 管 "AI。我还认识一个做了十年产品的候选人，最近拿到了某大厂的 offer，薪资几乎翻倍。原因是：他能把自己的工作流程模块化，用 AI 搭出一套体系，一个人能顶原来一个团队的产出。老板就愿意给他更高的薪水，同时把其他人员的成本省出来。大厂现在要的是怎么用 AI 解决问题、用 AI 放大自己的产出的人。但我同时也开始担心那些刚入行两三年的年轻人。AI 工具的普及，让他们在职业早期就能产出看起来 " 不错 " 的代码，可踩过的坑很少。以前一个初级程序员，要经历无数次调试、返工的过程，现在 AI 帮他们避坑了。等他们到了 "35 岁（虚指）"，可能会发现自己既没有年轻人的成本和体力优势，也不能独当一面，两头落空。当然，"35 岁 + 好不好找工作 "，不能一概而论。也有一些 35 岁的候选人，简历不错，但工作方式还很传统，依然靠时间换产出。这种人在 AI 面前一样危险。35 岁还在找工作的人，不要气馁，你积累的经验，是可以去驾驭 AI 的，你的阅历让你更能享受 " 经验 +AI" 的红利。但如果你现在还年轻，我的建议是：别太依赖 AI。04.AI 时代，我更需要上来就能干活的员工Peter ｜ 上海 AI 教育公司创始人我在上海做 AI 教育方面的创业，我们公司现在几乎已经不招 0 到 1 年经验的初级岗位了。以前我们因为薪资拼不过大厂，会招一些校招级别的程序员，看中的就是年轻人有热情、愿意学。但后来发现，这个策略只在程序员身上奏效。产品、市场、运营这些岗位，新人根本接不住，我们更希望进来就能直接干活。所以现在我的招聘画像很明确：有经验、会用 AI。在 AI 时代，60% 到 80% 的工作量是由 AI 完成的，剩下的 20% 是人工审核。人工审核要么由非常有经验的人来做，要么其实谁做都差不多。说到 " 会用 AI"，这里面有个很有意思的分化。我们对开发岗位的要求，核心就是使用 AI 工具的能力。大厂出来的一些程序员适应得快，倒是很多传统开发，3 到 5 年经验的，对 AI 写代码是抵触的，好像觉得这东西在抢他们饭碗。但只要他们愿意打开这道门，经验就会发挥出价值。我对 " 资深 " 的衡量标准也一样，不仅仅看年限，更是经历。一名年轻应聘者，如果在校期间，项目经验丰富，也属于我的选人范畴。我更看重的是一个人的想法是否成熟、是否已经被验证过。初级员工最大的问题，是想法很好，但从来没有验证过。他会说 " 这个我可以学，那个我也可以学 "。但学习能力是 AI 时代的基本素质，不是一个加分项。现在有了 AI，验证想法的成本极低，不用等到进了公司才能做，拿 AI 就能跑起来。这恰恰把有想法的人和没想法的人彻底区分开了。那 30 多岁、行业积累深厚的人，会不会更吃香？我觉得要看岗位。和人打交道的工作，比如市场、品牌推广、活动策划、咨询，这些需要沟通能力、需要判断力，经验的价值依然在放大。但像新媒体运营这类岗位，对于初创公司来说，真的不一定是必需品。至于 35 岁焦虑，正在慢慢消失。以前 35 岁被淘汰，是因为想法和体力跟不上年轻人。现在 AI 可能取代所有年龄段的人。所以问题不在于你几岁，而在于你有没有持续学习的能力。那些资历丰富、尤其是在一个行业里坚持了十多年的 " 老人 " 并不会掉队，他们经历互联网从无到有的时代，现在只是再来一次而已。AI 让所有人又都站在了同一条起跑线上。愿意跑的、跑得快的，就能留下来。05.35 岁重返大厂，我反而更看懂了 AI 这波机会吴森哲 ｜ 35 岁 深圳 计算机后端开发我 2016 年毕业，做技术刚好十年。毕业后，我先在一家互联网大厂做后端，后来去了出海电商。去年三四月，公司裁员，我们整个团队都没了。刚出来找工作时，深圳机会不多，我只能把范围扩展到上海、杭州。中间拿过几个 offer，但都不太满意，一度也想过跟前领导出去创业。后来又经过重重面试，回到了原来的大厂。回来快一年，我主要做 AI 在业务上 Agent 应用，以及使用 AI coding 开发一些能提效业务的智能工具。做着做着，我有个感觉，35 岁这拨人，在这轮 AI 浪潮里，不一定是弱势。我面下来发现，大厂没那么简单粗暴。他们更看你跟岗位匹不匹配，能不能扛事情。我当时面的几个岗位都跟 AI 有关。它们要的不是纯算法，也不是刚毕业的年轻人，而是既有业务开发经验，又懂 AI 的人。这样的机会，比普通开发岗反而多一些。AI 不是一个按钮，点一下就能出活。你得知道自己要什么，能判断它给的东西对不对，如果不对，下一步怎么改。这些判断，需要时间积累。你踩过坑，才知道哪里容易出问题；做过交付，才知道什么东西能上线，什么东西只是看起来能用。经验在这时候会变得很值钱。以前年轻人的优势是精力好、工资低、学东西快。现在 AI 抹平了一部分差距。年轻人当然也会用 AI，也很能卷，但很多时候缺方向感和交付标准。工具在手里，不等于知道该往哪打。招聘市场也能看出来，初级岗位明显少了。猎头一般不太看两年以下，三年以上才好推。年轻人不是没机会，但机会高度集中在大模型、纯 AI 方向，存量业务里留给新人的位置越来越少。经验能不能变成优势，也看你怎么用。如果只是守着前端、后端那点东西，不学新工具，不碰新业务，经验迟早会变成包袱。现在老板的预期已经变了。以前两个人做的活，现在可能希望你一个人借助 AI 接下来。团队没怎么扩大，人均产出却一直被往上推。35 岁以上的人不用天天焦虑，但也不能等。第一，要尽快把 AI 用起来。看几个新闻、收藏几个工具远远不够，要放进自己的工作流里。写代码、查资料、做方案、写文档，都要试。第二，要让自己变得更复合。只会开发已经不够了。会开发，又能用 AI 提效率；还会外语，能跟客户沟通；表达和汇报也不差，这种人会更有竞争力。第三，要照顾好自己。身体、作息、心态、储蓄，都很现实。很多人不是被工作一下打垮的，是被长期焦虑和消耗拖垮的。35 岁以后，不能再用刚毕业那套打法了，但也没必要觉得自己过时。AI 这波变化，对有经验的人也是一次机会。前提是，你得下场。