百度 4.8 前端一面

有一次我对 AI 提了一个离谱到自己都觉得好笑的 Java 需求：“帮我写一个程序，自动找出所有内存泄漏、生成修复补丁，并直接提交到 Git。”这需求看起来像“自动化神器”，但本质是想让 AI 变成一个会理解业务、会分析代码、会操作版本库的全能工程师。更离谱的是我还加了一句：“顺便统一项目所有日志格式、处理所有异常，并回滚到上一版本。”AI 当然给了我一套很完整的方案，但我知道真正落地会非常复杂，也很可能把项目搞崩。后来我才明白，离谱的需求可以问，但别指望 AI 代替工程师做所有决定。

我实习才两周，第三周周一就被通知说我不行，结果第二天公司直接叫新人来面试了，我当时整个人都懵了！现在人家招了两周总算招到人了，今天周三直接通知我下周一卷铺盖走人，这操作真的合理吗？！

女朋友最近拿到了字节的产品offer，作为男朋友，第一反应当然是替她开心，但开心过后，我自己却陷入了一种莫名的焦虑和失落，这就意味着我们要异地一段时间，而且她工作肯定会接触到很多优秀的人，我有点没安全感。我知道这样想不对，但就是控制不住自己，想听听大家的看法。（我还在找实习）

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...