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...

不是这年还没过呢，何意味？

27届末九，由于是女生，身边人几乎没有就业导向的，自学只能跟着网课，没人指导，很迷茫。下图是我目前的简历，不知道有需要修改的地方吗？求拷打。下面是目前的学习情况：目前算法过完了一遍力扣100和代码随想录，不过不是很熟，面经看了小林coding、JavaGuide，有一些没用过的技术看得不是很明白，掌握得不是很扎实。再加上常年跟黑马网课听思路，真正自己动手写代码的时间很少，这让我一直不敢投简历，总觉得内里空虚。项目没准备好面试相关的问题，简历上相应的考点不熟。如此种种。。。看到很多很多学长学姐大佬们的面经，愈发觉得面试可怕，自己没准备好，总担心自己是不是无望后端开发了。看到牛客很多同届以及更小一届的同学都找到实习了，很希望自己也能找到实习。而自己又好像摸不到后端学习的门路，只能不断赞叹黑马虎哥写的代码真优雅！微服务架构实在巧妙！消息队列、redis、sentinel、nacos、mybatisplus等等的引入都会让我赞叹这些工具的设计者的巧思，以及包括但不限于Java语言的优雅。然而只是停留在了解的程度，并不熟练。我是很希望能够继续深入探索这些知识的，只不过有一大部分时间都花在学校课程上了。我感觉我被困住了，我一方面必须保证我能够有个不错的学业分使我能有我几乎不想选择的读研退路（还有个原因是复习不全我会焦虑考试挂科，因此我会做好全面的准备，而这一步很费时间），一方面在B站学习各种网课，一方面得考虑提升自己并不扎实的算法基础，另一方面还得准备八股面经。这让我有点苦恼，我好像没那么多时间，因为绝大部分时间都花在了复习学校科目中了。我好像处处用时间，但收效甚微。想问问各位大佬是怎么平衡时间的呢？算法、项目和八股是怎么准备的呢？有什么高效的方法吗？谢谢您们花时间阅读我的稿件！

文心一言 大模型算法实习生2026.01.15，上午11:00，一面，线上，1h左右，只有自己开了摄像头，面试官没开面试官首先介绍了自己团队的工作，是百度文心团队旗下专注于代码大模型的相关团队，核心工作涉及模型的预训练，也包含后续的后训练工作，同时会进行数据策略的优化，开展数据分析等相关工作。面试时录音了，以下是语音转文字后的简要结果：1.自我介绍2.拷打简历3.你现在在北邮这边读书时，导师这边没有什么项目吗？你这个实习是在研究生阶段去实习的是吗？（实习是本科大四阶段刚结束的，目前处于研0阶段，今年九月读研一，导师这边做 AIGC 文本检测相关项目）4.请讲一讲你那段实习中数据分析系统项目的背...