凌晨十二点，书桌前的台灯还亮着，屏幕上是没刷完的算法题，手边摊着画满标记的八股文书，嗓子因为反复背诵早已发哑。我又一次点开招聘软件，刷新了近一周面试过的五家公司对话框，依旧是一片沉寂——所有二面结束后，都没了下文。我不知道自己是挂了，还是在候选名单里排队。每次面试前都紧张到失眠，对着镜子练自我介绍，把可能被问的问题背得滚瓜烂熟，二面时和面试官聊得也算顺畅，可转身就石沉大海。我太想要一份保底工作了，哪怕薪资不算顶尖，至少能让我悬着的心落地，不用再在每一次面试前患得患失。手指无意识划到朋友圈，画风瞬间切换。有人晒着三亚的海滩日落，配文“年前最后一次出游”；有人发了和朋友的聚餐合照，笑声仿佛要从屏幕...

实习真的好难找，boss和猎聘投烂了，要么就是没有回复，要么就是已读不回，给我面的感觉还没现在这家公司好，我这简历是上不了台面嘛😅😅😅

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...