“企业微信开源的CLI是啥？为啥大厂都在做？”“Skill 和 MCP 又是啥？这俩有啥区别？”“说了小半年的 OpenClaw 又是个啥？为啥企业、个人都在紧急学？”这些都是粉丝问过的。为了搞懂这些，我研究了一周。搞清了谁是谁、谁套着谁、谁与谁的区别是啥。今天这篇文章，我就把这些难懂的名词，梳理成一个你能听懂的故事，把这些概念一次性理清楚。听完你会发现：它们不是一堆孤立的AI术语，而是一支协同作战的“智能特工队”。先记住这张“翻译表”：大模型（LLM）天才员工聪明绝顶，但刚入职，不熟你家规矩Prompt口头交代你临时说的任务，说完就没了Agent领班\领导自己不做具体事，但能拆解目标、调度员...

嵌入式怎么这么难找实习？？投了几百份了一个面试没有 ，已经大四了，真的找不到，有没有大佬帮我看看这份简历有没有问题，有没有什么需要修改的地方。投了很多基本不回

   😅? 

如果你最近关注AI Agent，会发现大家好像都在做Agent了，而且功能越来越多，场景越来越复杂。但一个很现实的问题也开始出现——这些Agent到底做得好不好？差在哪？还能怎么优化？很多时候，这件事不能仅仅肉眼看出来的。今天这个AI Agent评测工程师就在解决这个问题。相比“做Agent”，它更关注的是另一件事：如何系统性地评估一个Agent的能力，并用结果反过来驱动产品迭代。一天一个AI岗位介绍，今天我们来看看AI Agent测评工程师。🧩 主要工作内容：给Agent建立一套“可量化的评价体系”从JD来看，这个岗位的核心并不是开发功能，而是围绕“评测”做一整套体系建设。但这里的“评测”...