背景最近有同学在问，当前在AI大环境下大家在开发中如何提效，实现最大化摸鱼，写好SKILL，实现快速复用，配合Open Claw达到最佳效果，我们分为备菜（需要你有架构思维想到怎么准备）->炒菜（让ai给你写好SKILL及优化）->装盘（发布到Skill市场实现复用），大家在做饭时候其实最难的部分不是炒菜而是备菜，因此这里就需要你的经验架构，如果没有经验架构问题也不大，多花token让ai给你一步步确认。Skill介绍什么是 Skill？Skill 是 CC（克劳德code，为了过平台风控没办法只能这样，真的服了） 中的打包式专业知识模块，包含工作流程、参考资料和最佳实践。本质上是...

双非本科，靠着字节、百度、蔚来三段实习一路撑到春招，到现在才真正认清现实。一封封感谢信砸过来，慢慢明白，学历和学校带来的门槛，远比几段光鲜实习要重得多。最让人无力的，莫过于拼尽全力刷实习、攒经历，最后却连一个入场机会都换不来，那种落差感真的太磨人。总自以为是地觉得，有大厂实习就够了，一定能挤进心仪的公司，可现实一次又一次把幻想击碎。现在的我，早已没了春招初期的锐气，只剩下满心的迷茫和惆怅。不知道是该坦然接受现实，还是继续抱着不切实际的期待，在大厂的梦里不肯醒。

1. 自我介绍，围绕一条链路说明你做过什么、你负责什么、难点在哪2. 一个面向多业务域的 Agent 系统，为什么不能只用一个大 Agent 把所有事情做完单 Agent 的问题不是“不能做”，而是做大以后上下文会混杂，知识边界、工具边界和状态边界都不清楚。比如订单查询、风控审计、赔付建议、配置解释，本质上就是不同任务类型，它们需要的知识、状态和可调用工具完全不同。如果硬塞到一个 Agent，模型容易被无关上下文干扰，也容易误用工具。实际工程里更稳的做法是做任务拆分：入口先做路由，再把请求交给垂直 Agent 或垂直 Skill 处理。3. 对多场景、多上下文的请求做路由时，如何判断当前应该调...