终于投了第一个秋招

我想发明一个专门用来写周报的 APP。它不需要复杂的功能，而是帮用户快速梳理一周的工作内容：每天简单记录几句话，到了周末自动汇总成一篇结构清晰的周报。APP 还能根据不同岗位提供模板，提醒重点成果和下周计划，让写周报不再是临时拼凑的负担。通过这样的工具，周报不只是应付任务，而是帮助自己回顾成长、提高效率的一种方式。

认识的人全在用AI面试作弊😅😅感觉自己之前像煞笔不如直接投

不看不知道，一看吓一跳，我还去查证了一下，确实如此，简直是逆天薪资，梦中情司。后端开发，应届，55k*16，都是好小众的词啊，白菜开的都比bat去年ssp开的高。但是小红书离职率和流动率超高，平均在职时间4.5个月左右，半年发一次绩效，虽然开了这么高，但是能不能拿到又是一回事。

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...