有人说我是“做题家”，我倒觉得这更多是一种“酸”。能把题做好，本身就是能力的一部分，说明肯下功夫、能坚持、愿意花时间钻研。做题不是目的，而是过程。通过做题，我学会了思考问题、拆解问题，也积累了基础和自信。与其嘲讽别人努力，不如承认努力本身就值得尊重。如果认真学习、踏实进步都要被贴标签，那我宁愿当一个一直向前的“做题家”。

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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...