AI Agent技能Skills设计（前端视角·牛客精简版）一、核心概念：Agent & Skill•Agent：带大脑（LLM）、能调工具、可做决策的程序，类比前端应用层Controller•Skill：Agent可调用的结构化能力单元，类比前端函数/API/组件/Hook的结合体，是AI原生的能力载体二、Skill核心结构（4要素）要素含义前端类比name技能唯一标识函数名description能力+使用场景描述JSDoc注释inputSchema输入参数定义TypeScript类型handler实际执行逻辑函数体/API请求逻辑三、Skill核心调用机制（AI自主决策）用户输入→Agent交给LLM→LLM判断是否需要Skill→选择并构造参数→调用Skill→返回结果→LLM整理输出✅ 核心区别：前端是人工写判断调用，AI是LLM自动决策调用从前端视角来看，Skill是Agent可调用的结构化能力单元，类比前端的函数、API与Hook结合体，核心包含名称、描述、输入定义和执行逻辑四大要素，其关键是由LLM自主决策调用，而非人工手动触发，设计上要遵循描述优先、输入清晰、单一职责和可组合性原则，还需按定义能力边界、撰写AI可理解描述、设计输入Schema、实现执行逻辑的步骤工程化落地，同时能清晰区分Skill与MCP的核心差异——Skill是应用层的能力定义，MCP是基础设施层的能力传输协议，二者协作可为Agent提供可执行的能力，而前端开发者可基于Skill打造AI Copilot、智能业务工具，或是构建AI应用的后端能力层，实现从手动调用API到AI自主决策调用的开发模式升级，也能借助Skill更好地衔接前端UI交互与AI的自动化执行能力。

前言这是我的agent系列文章的第2篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记如果觉得有帮助，欢迎关注我并期待后续文章！预期是日更哦！当天没更可能是因为太累了，周末会弥补的。做 AI Agent 开发，总被 Function Calling、MCP、Skills 这三个概念绕晕？其实三者层层递进，MCP 和 Skills 都基于 Function Calling 打造，只是解决的实际问题不同，二者甚至并非互补，而是核心竞争关...

测评：认真测评不会挂，针对技术岗，挂你的就是根本不想招人笔试：通常包括选择题与编码题，一般4:6分，具体公司可能不一样。笔试可以自行解决，部分公司要求双机位就认认真真写，写不出来没关系可能也会被捞，当然分越高&投递越早捞的机会更多AI面试：老实完成走流程面试：简历通过HR&部门，线下建议早上面，线上能早尽量早点。面试技术岗手撕真的很重要，对于通过率、后面谈薪资真的很重要‼️实习&项目也是泡池子：很多公司面完就不发意向，其实发了意向有也也会拖着很晚，等别的公司发Offer再让去催。面完6家都在泡池子，秋招11月是头一批的Offer发放，到11月底12月都有机会的，一定要稳住，敢于去催！！！谈薪：薪资大概率是谈不动的，不要抱有太太希望，除非真的很优秀！！！非常想要你，因为池子里面还泡着一堆人，你不来有的人来

211本，找日常实习的话，如果面向中厂的话，需要刷hot100么？因为之前从来没刷过，算法仅限于学校课程水平，准备3月投递简历，现在还需要背八股文，时间有些紧张，还需要刷算法题么？同时什么样的公司可以算是中厂呢？