拼多多校招内推

最近和老同事们闲聊，聊其他事时大家可能争得面红耳赤，但一提到前端开发，我们都异口同声地觉得，前端这行已经明显在走下坡路了。经常听到小道消息，比如某个前端团队解散，只剩几个人并到后端去；某个部门今年没前端岗位；团队有前端离职后，就不补人了。当然，还没到大规模失业的程度，公司大多是慢慢缩减前端HC，但这衰退趋势太明显了。我觉得，这颓势从微服务推崇的前后端分离成为主流时就埋下了种子，AI Coding只是加速了它。前端基本只负责接收后端结果渲染页面，一个前端往往对接四五个后端，因为页面搭建不需要那么多人（现实就是这么残酷）。大厂的中台有海量成熟UI组件，npm一拉就能用，快速搭页面，然后定义变量调用...

找个实习，找了3个月，没人理我

在 Claude Code、Cursor 等 AI Agent 工具的使用过程中，MCP（Model Context Protocol）与 Skill（Agent Skill）是两个高频出现的能力扩展概念。二者看似都是为了增强 AI 的能力边界，但在设计哲学、技术架构和适用场景上有着本质区别。本文将从这三个维度，彻底厘清两者的核心差异、存在价值及选型原则。一、一句话核心区分MCP 和 Skill 是 AI Agent 能力扩展的两大核心支柱，定位截然不同：MCP 解决「连接」问题：让 AI 突破自身数据局限，访问外部世界的工具、数据源与服务。Skill 解决「方法论」问题：为 AI 注入专业的...