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Anthropic一夜震撼升级：Claude获得「永久在线」，全球打工人变天

顶级恐怖，MIT数学实锤证明：ChatGPT正诱发「AI精神病」，全球14人已死亡

应对职场 35 岁危机：做好这 5 件事，越老越值钱

打开招聘软件，“35岁以下”的限制像一道无形的门槛，横在很多职场人面前；刷到同龄人被优化、裸辞后求职无门的案例，不少人开始慌了——35岁，难道真的是职场人的“荣枯线”？ 有人说，35岁危机是“年龄歧视”，是企业对中年人的偏见； 也有人说，35岁焦虑是自寻烦恼，熬过去就好了。 但我想说，真正的35岁危机，从来不是年龄本身，而是你在35岁前，没有为自己积累“越老越值钱”的资本。 今天，我结合身边的真实经历，把35岁危机讲透，帮你跳出焦虑，活成职场里“越老越香”的那类人。 <h2>为什么35岁会成为职场人的“生死线”</h2> 很多人把35岁危机归咎于“年龄大、精力差”，但这只是表面原因。 背后的核心，是“个人价值”与“企业需求”的脱节，是“经验积累”与“时代变化”的失衡。 我们可以从两个维度，读懂这场危机的本质。 1. 企业视角：你是“人力资源”，还是“人力成本”？ 新华网曾调研发现，很多企业招聘时明确定义“35岁红线”，甚至要求“员工90化”，核心原因不是年龄歧视，而是成本与价值的考量——35岁以上员工，薪资要求更高、家庭牵绊更多、精力大概率不如年轻人，但如果你的能力的和25岁的年轻人无差异，甚至还在吃老本，那你就会从“能创造价值的人力资源”，变成“性价比低下的人力成本”。 我曾对接过一家互联网公司的HR，他直言： “我们淘汰35岁员工，不是嫌他们老，是嫌他们‘不会进化’。一个工作10年的程序员，只会写基础代码，不如一个工作3年的年轻人，既能写代码，又懂AI辅助开发，薪资还只要一半，换谁都会选后者。” 职场的核心逻辑从来都是“价值交换”，淘汰你的从来不是年龄，而是你过高的可替代性——当你能创造的价值，不足以匹配你的薪资和成本，被替代就是必然。 2. 个人视角：陷入“经验陷阱”，停止成长就是危机的开始 斯坦福心理学家卡罗尔·德韦克在《终身成长》中提出，人有两种思维模式： 固定型思维和成长型思维。 拥有固定型思维的人，认为能力是天生的，会回避挑战，把“我不行”挂在嘴边；而成长型思维的人，相信能力可以通过努力提升，会把挑战当成成长的机会。 35岁危机的根源，往往是固定型思维带来的“经验陷阱”——很多人35岁后的“10年经验”，其实是“1年经验重复10年”，没有提炼、没有升级，也没有适配时代的新技能。 就像一个做了几十年的销售总监，可能只是做了10年传统销售，只会靠“喝酒应酬”搞定客户，当市场转向数字化，当ta面临着要学习直播带货、企业微信运营等新时代的冲击时，最终肯定会陷入“销量下滑、彻夜失眠”的困境，甚至面临被优化的风险。 正如《35岁不焦虑手册》中所强调的， 35岁的职场门槛，从来不是年龄设限，而是能力与需求的脱节，停止成长、固步自封，才是这场危机真正的根源。 <h2>35岁危机的核心真相，不是“老了”，是“废了”</h2> 很多人被35岁焦虑裹挟，本质是没看透危机的核心——35岁不是“职场天花板”，而是“能力筛选器”，它筛选出的，是那些真正具备长期主义思维、能持续创造价值的人，淘汰的，是那些原地踏步、只会吃老本的人。 我们先厘清两个误区，再读懂35岁后“越老越值钱”的核心逻辑。 1. 误区：35岁危机=年龄危机？ 大错特错。 我见过很多35+的职场人，不仅没有被淘汰，反而成为企业的核心骨干： 40岁的技术经理，深耕网络安全+AI辅助开发，被多家公司争抢，薪资上涨40%；43岁的财务总监，跳出“只会做账”的局限，学会用Python自动化处理报表、搭建财务分析体系，成为公司不可替代的核心人才；36岁的传统报社编辑，学习AI写作+自己做自媒体，慢慢做成行业kol，反而成为标杆案例。 当然，我也见过很多20多岁的年轻人，早早陷入“躺平”，能力停滞不前，毕业3年还在做基础执行工作，反而面临被淘汰的风险。 事实上，35岁危机从来都不是年龄危机，而是一场成长危机，真正让你陷入困境的，从来不是增长的年龄，而是你始终没有建立起属于自己的核心竞争力。 2. 真相：越老越值钱的核心，是“不可替代性” 《35岁不焦虑手册》中有句话写的很好： “可复制的能力终会被替代，不可替代的竞争力，藏在‘经验+思维+资源’的复合优势里。” 35岁前，你可以靠“熟练技能”立足，比如会做PPT、会写文案、会敲代码；但35岁后，你必须搭建复合竞争力，才能跳出“被替代”的困境。 什么是不可替代性？不是你做的事别人做不了，而是你做的事，别人需要花更长时间、更高成本才能做到，甚至做不到。比如： 同样是做新媒体运营，25岁的年轻人能做活动执行，但你能洞察行业趋势、整合跨部门资源、设计可复用的运营体系，还能带教新人，这就是你的不可替代性；同样是做产品销售，25岁的年轻人能

一文读懂Harness Engineering：从14篇工程文章中，寻找那个让AI不再离经叛道的壳

2026年第一季度，大模型应用层最具统治力的热词，绝对是「Harness」。 今年三月，LangChain 发布了一篇题为《The Anatomy of an Agent Harness》的实证文章，彻底点燃了所有人的焦虑与狂热。他们在这份报告里引用了一个实验数据对比。仅仅是给同一个大语言模型换上一套更精巧的 Harness 架构，它在 Terminal Bench 2.0（一个专门衡量 AI 编程能力的权威榜单）上的通过率，直接从 52.8% 拉升到了 66.5%。 在这个实验中，底层模型的权重一个字节都没改，算力引擎完全没动。单靠换上一套精巧的「壳」，排名就从三十名开外狂飙到前五。 自此，无数创业公司开始疯狂包装自己的外壳。Harness 似乎成了点石成金的魔法，成了应用层公司去见投资人时最能拿得出手的「饭桌弹药」与护城河。 但在这种狂热中，概念的边界开始被无限拉扯和模糊。 究竟什么是真正的壳，什么又是壳外？很多外部介绍文章为了追求大而全，把 CLI 工具（命令行工具）的崛起、markdown文件的上浮、甚至是最近大火的外部 Skill 技能包，都统统打包塞进了 Harness 的筐里。在某种意义上这没错，因为它们都是在Agent infra这个大逻辑下，让Agent更好运行的技术选择和创造。 但如果我们要真正理解Harness这条技术演进的暗线，理解它的主轴，就还是要去溯源这个概念的发生史。 另外，时间进入当下。如果你去盯紧 Anthropic 这个最早把 Harness 体系化的团队，会发现就在全行业都在拼命往上砌砖的时候，他们已经在默默地砸墙了。 随着 Opus 新版本的迭代，他们开始毫不犹豫地拆掉了当年费尽心力搭出来的控制组件。 一边在疯狂加盖，一边在果断拆除。这场充满割裂感的行业狂热，本质上是因为绝大多数人并没有真正读透过去十五个月里那些蹚坑的工程论文。 大家只看到了最终跑分翻倍的暴利，却根本没看清那些复杂的机制当年到底是被什么样绝望的 Bug 硬生生逼出来的。 今天，我们就把这个黑盒彻底砸开。顺着这十五个月的血泪文献，看清这套「约束工程」（Harness engeniering）的每一张真实图纸。 <h2>01 Harness第一层：从记事本到管理制度</h2> 讲明白Harness其实不难。你就把Agent想象成是一辆车。 模型是引擎，马力大、转速高，给油就响。承载它的交互程序是车轮，方向盘是你的Prompt，你打方向引擎带着你走。但引擎、方向盘和车轮这三件套本身不是车。你不能开着一台引擎上路。你需要变速箱、制动器来让你的方向能顺利调整车轮，需要仪表盘告诉你跑了多远，需要刹车告诉它什么时候该停。这些东西加在一起，任务怎么拆能顺利跑、进度怎么记、完成怎么判，这就是 Harness，就是壳。 壳不是凭空冒出来的。它有一个前史。 大模型天生只有一种记忆，上下文窗口。窗口满了，前面的内容就被挤掉。 这其实对于短任务来说这不成问题。2024 年 12 月，Anthropic 发了一篇工程博客《Building effective agents》，核心建议只有一句话。从最简单的方案开始，只在必要时加复杂度。那时候的 Agent 任务大多是短跑，几分钟内完成，模型的短期记忆容量够用，一段精心编写的指令（System Prompt，即，预先塞给模型的「角色说明书」）就足以驱动它干活。 <img data-img-size-val="1080,540" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260402/v2_51e12d6e72fc45cd9770a77602952cb2@46958_oswg58357oswg1080oswg540_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 但所有人都想让 Agent 干更大的活儿。 2025 年上半年，随着模型的推理能力提升，它理论上可以执行的任务开始变长。但这时候上下文方面出了大问题。虽然模型现在上下文都挺长（比如100万token），但实际上其有效注意力范围没那么大，就算有这么大，它也塞不下长程任务的所有细节。人在记事儿的时候会捡重点，模型做不多，它在复杂工作里的记忆几乎就和金鱼一样。 为了解决过去有效上下文实在少的可怜，完成不了任务的问题，最早的路径之一就是记忆外化。AutoGPT 在 2023 年 3 月就给模型发了空白本子—— 一个 write_to_file 和 read_file 的工具调用权限，然后让它自己管理记忆。载体是纯 .txt 文件，没有任何结构约束。模型爱写什么写什么，爱删什么删什么。 但不管理，模型自然会乱写。Devin 在 2024 年 3 月就把本子升级成了结构化面板，引入了结构化的 Planner 面板。模型的任务规划被强制输出到一个可视化的进度条里，每一步有明确的状态标记。 到了2025年2月，Claude Code诞生，它把 Anthropic 内部在 SWE-bench 上积累的所有经验做了产品化。CLAUDE.md（项目级指令文件）+ scratchpad（草稿本）的组合，成了业内最广泛模仿的范式。 但即使有了这样的外部化记忆系统，上下文还是