📢 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！很多实习生写代码时，逻辑本身往往没问题，真正出问题的，几乎都栽在边界条件上。最常见的三个点：null 没判断空集合直接 get(0)并发场景下默认“不会有人同时操作”这些问题不是你不会写，而是太容易被忽略。而这，正是 Trae 特别擅长的地方。一个非常好用的方法是：在代码写完后，让 Trae 专门扮演“找茬的人”。首先选中你写的关键代码部分，添加到对话。你可以直接这样问它：这段 Java 代码在 null、空集合、并发场景下是否有风险？请只指出问题，不重构逻辑。Trae 往往能一次性帮你补全：参数校验返回值...

26实习了三个多月，今天刷ssob发现公司还在招我这个岗位的实习，是不想要我吗，之前入职的时候说是有hc的。

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...