📢 重要提醒！还没看过上篇的同学，记得先戳专栏补课哦~咱们要按顺序来才能玩转Trae！🤖AI编程的通病：过度设计这不是Trae独有的问题，所有AI编码工具都这样！就像刚学设计的新手总爱加一堆花里胡哨的效果一样，AI也容易把简单问题复杂化。💡避坑小妙招遇到这种情况，你要明确告诉AI： ✅ 不引入新框架 ✅ 不调整表结构 （除非确实需要改表结构，建议自己先想清楚要改哪些表）⚡效率暴增技巧常规的CRUD业务（增删改查）：流程都是Controller→Service→Dao→PO技术含量低还特别耗时直接用Plan模式看看改动点确认无误直接执行！这样5分钟就能搞定代码，比手动敲快10倍！好久没写过...

刚开始投不懂事，瞎投的，简历都是第一版烂简历，没想到突然打电话约我面试。之前不知道，打完搜了一下才发现有脏面评的说法，目前连hot100都没刷完，八股也不熟

一心想去成都，现在有三个offer在手，家人们帮忙选一下。个人感觉jg单位对个人发展没私企好，但私企也没jg单位稳定，不清楚未来会不会换工作

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...