作用：将文本改写成类似小红书的 Emoji 风格。 请使用 Emoji 风格编辑以下段落，该风格以引人入胜的标题、每个段落中包含表情符号和在末尾添加相关标签为特点。请确保保持原文的意思。 原文： 持初心，赴山水！上期讲完底沙怎么选，这期30秒教你铺对厚度，原生缸底床不闷水、造景更自然，新手直接抄作业～ 核心厚度记牢：常规3-5cm！这个厚度既能稳定造景石，又能保证底床透水性，避免过厚积粪滋生厌氧菌发臭，也不会因过薄导致鱼一翻沙就露缸底。 场景化调整技巧：养吸鳅、鼠鱼等翻沙鱼，可铺到5cm，给它们留足觅食空间；纯造景不养翻沙鱼，3cm就够；想做原生溪流的高低层次感，就前低后高——前景3cm，后景...

很感谢腾子给机会，迷茫了一整年，总算有结果了，还想问问有佬知道iegg部门如何吗

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...