由于上班可能太wlb的原因，下午5:30就下班了，25届的，来到了一个可能相对于陌生的城市，没啥朋友，前两个月，晚上都是在外面瞎逛，找点东西吃，也是到处找篮球场，有一天晚上，在散步的路上发现一个篮球场，人还挺多的，夏天晚上的时候，半场4V4，可能都有6只左右的队伍，现在天冷了，晚上有人在群里说打球，也会有10个左右，虽然离住的地方三公里左右，步行半个小时，但是基本没啥事每天都会去打球，在9月份的时候，去附近一个大学周边吃完饭，结果碰到了高中同学考上了哪里的研究生，也去他们学校打了几次球，这也可能是下班之后唯一的乐趣了。

全都在筛选中，已经麻了😭

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...