收到了很多祝贺，但我却怎么也笑不出来。工作初定，意味着我人生接下来的两三年——甚至更久，已经被预订出去了。以前的迷茫，是因为无路可走；现在的迷茫，是因为道路全然既定。看着手里的Offer，深夜里我总忍不住问自己：这就是我想要的吗？难道只剩下早十晚七的打卡，和为了KPI奔波的疲惫？那个曾经发誓要环游世界、想安安静静写写东西、想在没人的地方吹吹笛子的自己，是不是从这一刻起，就要被永久封印在职场人的面具底下了？这大概就是成长的代价。我们用自由换取了稳定，用“无限可能”换取了“绝对确定”。而在这种巨大的确定性面前，我没有狂喜，只觉得惶恐。

昨天点名时候，她没有听到，然后后面她直接上去说我到了然后这个老师认识我，之前大二参加她的实验室，打比赛还拿过奖我给她说了这个老师认识我的，点名就举手就行，结果。。。。。。。。因为实在找不到人了，昨天就只能找到个女生幸好班导没有较真儿，搪塞过去了他问我有没有出去实习，5月份我有问过这个事情昨天我差点以为要回家了这2天开始做事儿了，下周就元旦了，离期末1-20，没几天了，保佑我

刚注册的号，简历都还没写完，然后你告诉我字节要招我后端？这是在拿我刷KPI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...