个人认为，只要是A级的应该都有帮助。算法类：ACM和CSP，都是等级比较高的比赛或认证项目类：挑战杯，计算机设计大赛，互联网+等不过我觉得这些最多只能帮你通过简历，最后能否进去还是得看面试时的个人发挥（学历厂除外）

秋招这场年度大戏，总算在冬天来临前杀青了！有人手握offer美滋滋，有人邮箱寂静心空空。打开朋友圈，一半人在晒“签约照”，配文“未来请多指教”；另一半人深夜发歌，《凉凉》单曲循环。而屏幕前的你，是那个已经领到职场入场券的幸运鹅，还是那个在简历海里扑腾到虚脱的“求职小鱼干”？  一、那些年，我们追过的大厂梦 有人说2025年的主题是“蛰伏”，要我说，是“实习狂魔の一年”。从线上远程到线下跑断腿，从美团到拼多多，双非学子硬是把实习日历填成了连连看。每天早十一晚十，单休比奢侈品还稀罕，脑子里就一个念头：“熬到转正，我就是人上人！” 结果呢？Leader一句“你和岗位不太匹配”，瞬间梦碎。但奇怪的是，...

有一种感觉现在工作一遇到问题就抛给 ai 解决，阅读文档也直接交给 ai 总结，导致现在看文章集中不了注意力，甚至觉的有的词语很连贯但是读不懂，感觉自己的思考能力已经下降很多了，真的很恐怖，我觉得我们一定不能过度依赖 ai 从而忽视了我们自己的思考能力，我们是 ai 的使用者不是被 ai 的支配者。     甚至这个图都是ai生成的

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...