秋招春招下来，别的没攒下，倒是解锁了不少离谱的面试场所。作为常年线上面试的应届生，为了找个安静地儿也是绞尽脑汁，从宿舍到厕所，每一处都藏着说多了都是泪的经历，来看看有没有你的同款一、 宿舍：看似最优解，实则“渡劫场”要说最常尝试的面试地，宿舍必须排第一——不用奔波、设备齐全，看似完美。但懂的都懂，宿舍的干扰项从来不会缺席。要么是室友正开黑打游戏，键盘敲击声、呐喊欢呼声此起彼伏，面试时我一边假装淡定回答问题，一边在桌下疯狂踢室友的椅子示意静音；要么是有人一觉睡到大中午，我得轻手轻脚开电脑、连耳机，生怕翻个简历都能吵醒对方。更尴尬的是有次面技术岗，面试官让我共享屏幕写代码，结果室友突然外放短视频，...

贼逆天啊，发了个“youbing”然后光速撤回拉黑了，没截下来。

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...