今年，我的世界太拥挤，也太逼仄。困在实验室的方寸之间，情绪随着论文的进度条起起伏伏。我想去东北，去触摸真正的辽阔。去长白山的林海，去漠河的极夜，去那些被纯白覆盖的边疆。我想在零下30度的凛冽里大口呼吸，在坚冰覆盖的江面上听听风的声音。找一间不知名的民宿，把时间关在门外。窗外是严寒，屋里是火炕。不用时刻在线，不用回复收到。耳边不再是键盘的敲击声，而是炉火劈啪作响，和锅里酸菜翻滚的笃笃声。我渴望这场大雪，把这纷乱的人间洗得干干净净。待到雪化成水，春风吹来，我也该去把自己找回来了

嗯，对，你一个人顶10个人吧

rt，人生第一次实习，感觉自己是个大水货，配环境就花了一天，这个大项目，更是不知道该怎么捋，该怎么办该怎么办，怕被开了

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...