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。

如图，那我将是第一批吃到红利的实习生啦，哈哈哈哈哈哈zi

刚开始投不懂事，瞎投的，简历都是第一版烂简历，没想到突然打电话约我面试。之前不知道，打完搜了一下才发现有脏面评的说法，目前连hot100都没刷完，八股也不熟

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...