很多实习生都有过这样的困惑：每天埋头写CRUD、改bug，看似忙忙碌碌，可实习结束回头一看，除了一份实习证明，啥硬核收获都没有。其实不是实习没价值，而是你没找对“挖干货”的方式。结合我两段实习的踩坑与总结，分享3个能快速提升产出的技巧，尤其适合技术岗同学，帮你从“打杂仔”变身“有料人”一、啃透官方文档：比自己瞎练10个小项目更有用刚实习时我总沉迷自己写小demo，觉得“动手才是王道”，直到偶然翻了公司的项目架构文档，才发现自己写的都是“小卡拉米项目”——没有复杂场景的解决方案，更没有工业级的技术考量。公司沉淀的文档（架构文档、方案文档、技术栈文档），全是前辈踩坑无数总结的实战精华。比如架构文档...

华为今年开奖真的贻笑大方了，本来就是一直在泡池子，泡出来一坨shi，蚌埠住了随便一个大厂开的都比华为多的多，华为真的太让人失望了！华为总包，按15薪算，另外还有一个月加班费，但第一年只有半年肯定拿不满。看了一圈，今年好像都这样，硕士14级都开不到，开个侮辱价，真不知道为什么还要去华子了，完全没有必要已经是华黑子了！

学历也不好本科也不是科班😭投中小厂没人理 大厂也没约面的唯一面了一个大厂 百度也G了找不到实习暑期还能进大厂吗不知道如何提升竞争力了

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...