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...

bg：鼠鼠南邮自动化，绩点不高，在大三下学期心血来潮转入大模型应用开发，秋招的时候觉得自己的竞争优势太小了，就把大部分精力放在了找实习上，正式offer面了几个被狠狠拷打，现在刚结束了一段实习，有没有大佬能够指点一下我的简历，如果我想春招上岸的话，还有那些能提升的地方

非常夸张，已经超过学校本身的意义了，和学校没啥关系，绝对是个人能力问题！！！牛的人在任何地方都牛！听说他是 2025 年毕业，进了 seed，赶上了 8 月增发那 100 万期权，算下来才有这么多。感觉在印钞厂上班一样，好夸张，已经不是羡慕了，十分震惊！第二个百万offer如下，也是字节给北邮开的200whttps://www.nowcoder.com/feed/main/detail/a8518f8e5eb9487a803f18612dd8036a?sourceSSR=users

很多人对大公司有滤镜，觉得流程成熟、高手云集。但真正待过才会发现，大公司里同样是草台班子。有些人技术水平并不高，对业务理解也很浅，却能靠一纸学历混进核心岗位。代码质量一般，问题解决能力有限，更多时候是在流程里“站住位置”，而不是创造价值。项目一复杂，问题就开始暴露，只能靠少数真正能干活的人兜底。学历很重要，但它不该是免检通行证。真正让系统跑得起来的，从来不是名校背景，而是责任心、学习能力和长期积累。再大的公司，也离不开那些默默把事做对的人。