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...

这里没熟人，吐槽一下吧，楼主语文不太好，语句可能不太通顺，想到哪说到哪。我只想说字节，你太狠了。。。作为一个校招生，字节landing实在是地狱级别，来到字节已经一个月了，在这一个月里，每天都承受着巨大的压力，每天起床感觉胸闷气短，饭也吃不下，一个月已经瘦了五六斤了（也算是变相减肥了），一想到上班就莫名其妙地喘不过气来，闭上眼脑子里都是代码。压力一方面来自于mt的压力，一方面是自己的压力。我参与的项目是几个月的新项目，项目很多不完善的地方，业务流程不完善，很多代码需要根据做产品的需求做大改动，而楼主从来没有做过业务方面的编码，所以在理解业务需求的时候，非常难受，而且业务线很长，作为承接上下游的中间系统，不仅要了解自己项目的流程，还要了解上下游的流程，导致上手非常困难，也有可能是楼主太菜了QAQ。。楼主12.17入职，一周之内就已经开始做需求了，第一个需求就是新增和修改数据，mt美名其曰给我练手，但是一个小小的新增和修改涉及了太多细节，在字段定义不明确、数据来源不了解、处理流程不清晰的情况下，楼主花了一周时间完成了这个需求，当然做技术方案评审的时候，被吊了好几次，修改了几版方案。需求做完，被测试找出来十几个缺陷，每天不是在修bug，就是在修bug的路上，修bug修的精疲力尽，每天自测都需要花费很长时间，导致lz每天都十分紧张，不敢打开飞书，生怕又收到QA的信息，并且产品设计及其粗糙，很多地方都需要再三确认，严重拖慢进度。好不容易做完还被嫌进度太慢，下一个需求就让我开天辟地，完成整个业务流程的编码，lz真的直冒汗啊啊啊，真把我当老员工对待啊。最重要的一点，mt从来不给正反馈，每次问问题都会被反问，这个流程你真的理解了么，这个需求你认真思考了么，站在用户角度思考了么，站在产品角度思考了么，站在前端角度思考了么，站在QA角度思考了么，总之得不到什么有用的回复，每次问问题都是煎熬，从来得不到肯定的回复，要不就是反问，要不就是让lz去问产品，去和其他人对齐，每次都不被肯定的滋味真的很难受，导致lz现在不敢问问题，生怕再被吊，真的难受啊啊。顺便说一嘴，字节的福利是真的好，饭菜也很好吃（虽然我不大能吃得下）。今天11点刚到家，洗漱完上床已经快12点了，今天先写到这里吧，给自己留半小时抖音时间，毕竟只有睡前的时间是属于自己的。世界是个巨大的围城，有人想进来，有人想出去，不正真体验过不知道自己想要的到底是什么。。加油吧。

面试官开口就问：“同学，你期望的工作地点是哪儿啊？”我想都没想直接说：“广州啊。”对面瞬间安静了半天，然后慢悠悠来了句：“同学，我们总部在北京，秋招也只招北京的岗。”我当时直接懵了，脱口就是一句：“啊？北京？你们公司在北京啊？那北京也行！”

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...