6 道关于你实际怎么工作的题。给你一个诚实的暴露层级——依据 2026 年系统真正做到的事（知识工作约 83%、智能体编程约 80%），以及它们至今没跨过的那条线：自主性缺口。免注册，不编造百分比。新增：先查你的职业——微软研究院对 785 个美国职业的「观察到的 AI 适用性」得分，是什么就标什么。
数据：微软研究院 《Working with AI》 AI 适用性得分（2025 年 7 月），CC-BY-4.0，原样转载。得分 = Copilot 用户被观察到用 AI 完成的该职业工作活动占比——它衡量的是观察到的适用性，不是失业，也不是你个人的风险。
评分规则是公开的：每道题都对应本站持续追踪的一个证据维度——基准测试表现、机器人落后于软件的时间差、人际信任护城河，以及尚未兑现的自主性里程碑（AGI-2027 命题追踪指数：62.5/100）。它评的是你的回答，不会去编造分岗位的统计数字。延伸阅读：AI 会取代程序员吗 · 会造成大规模失业吗 · 哪些工作还安全。
信源：微软研究院《Working with AI》——785 个职业的 AI 适用性得分，CC-BY-4.0（数据 · 论文，2025 年 7 月）· Eloundou 等《GPTs are GPTs》，Science 2024（约 80% 的美国劳动者有 ≥10% 的任务暴露于 LLM；约 19% 有 ≥50%；理论暴露，2023 年能力）· 斯坦福数字经济实验室《煤矿里的金丝雀》，2026 年 8 月更新（暴露度最高职业中 22–25 岁相对就业缺口约 19%）· Anthropic 经济指数，2026 年 3 月（49% 的职业有 ≥25% 的任务被观察到；55% 增强 vs 42% 自动化）。职业得分是微软的「观察到的适用性」口径，本页绝不把它当成你个人的风险百分比。如果你问的是自己的饭碗，从这里开始。
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