1. 自我介绍2. 介绍一下你的项目3. MCP 和 Skill 的区别是什么MCP 更像标准化的能力接入协议，解决的是“模型怎么发现、描述和调用外部工具”的问题；Skill 更像高层动作抽象，解决的是“把多个工具和步骤封装成一个可复用能力”的问题。MCP 关注接口层和通信层，Skill 关注语义层和任务层。一个 Skill 可以内部调用多个 MCP 工具，但对上层 Agent 来说它仍然是一个原子动作。生产里如果把两者混为一谈，最后会变成工具越接越乱，Agent 决策空间越来越大，稳定性越来越差。4. 你怎么理解上下文窗口，哪个部分最占用 token上下文窗口不是“能塞多少文本”的问题，而是...

看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。

一、基础打底（所有人必学） 1. 编程基础（核心：Python） Python语法、函数、类、文件IO、异常处理 常用库：requests、json、pydantic、asyncio 数据结构：列表、字典、队列、栈、图（基础） Git基础：代码管理、分支、提交 2. AI与大模型基础 LLM原理：Transformer、上下文、token、幻觉、温度 主流模型：GPT4o、Claude 3、Qwen、Llama 3、DeepSeek 模型调用：API密钥、请求格式、流式输出、错误处理 基础NLP：意图识别、实体抽取、文本分类、摘要 3. 提示工程（Agent灵魂） 基础：角色设定、清晰指令、格...