之前找嵌入式实习的时候，其实并没有想象中那么难。那时行业需求旺盛，很多公司愿意招实习生来培养，只要掌握了基本的单片机原理、C 语言和常见外设的使用，再做过一两个小项目，就能获得不少面试机会。相比现在动辄要求多项经验和完整项目的门槛，当时更看重学习能力和态度。回头看，那段找实习的经历不仅相对顺利，也让我更早地认识了行业、积累了信心。

Bos上好多的牵手hr联系，但是必须发完offer就得尽快去实习，这是干嘛，先实习看看你的能力？白嫖实习生劳动力，实习生工资低？搞不懂，今年挺多要求提前实习，无语了

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...