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...

据说这次事挺大  大概率也逃不过罚款了。

记得那年大三的时候，我们都在玩，室友突然说要去一线城市实习，我们都笑他不好好把握没课的大学时光……结果第二年开春室友回来之后就变了一个人，游戏也不打了，整天就是抱着电脑刷题，做项目，闲下来的时候就给我们讲实习遇到的同事，还有好mt，他说现在很清楚知道自己想要什么，不考研不考公，想去大厂工作……最后我们都在考研的时候，他已经拿到了大疆的offer，有一次碰到他刚好一起进图书馆，我问他年薪多少，他不好意思的笑了笑，40w+，然后我两就分开了，他去了机房，我去了自习室……

先想把 “小镇做题家” 的定义理解清楚：出身小城镇，靠着一路题海战术闯过高考，敲开 985、211 这些名校的大门；可进了大学、踏入社会，又会真切感受到自己的视野不够宽、手里的资源没那么多，综合能力也和城市里长大的同龄人有差距。我倒觉得，这份差距是客观存在的，没必要自我怀疑，更犯不上陷在焦虑里打转 —— 毕竟纠结这些，从来都解决不了任何问题。我们得好好正视这个身份，正视这份成长里的落差。对我们这些普通人来说，高考哪是什么 “独木桥”，分明是相对最公平、性价比也最高的一条路。它不问你出身在哪，不问你家里有什么资源，只看你笔下的那支笔、卷子上的那些字。所以高考结束前，踏踏实实做个 “小镇做题家”，...