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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...

27届中九本，目前陆陆续续也面了很多家厂了，大厂面了字节、腾讯、虾皮还有几家中小厂，全是一面挂，只有字节进二面，二面也是秒挂了。知道自己能力很差，基本上大厂面试题只要问题不是八股文，出一些场景题或者真实情况下的一些问题就不太答得上来，我感觉大多数面试官看我项目都是学习性质的项目没有部署上线，也没有面对真实场景好像就对我的项目没啥兴趣了，项目也不太拷打，就问几个简单的八股或者直接另出一个系统设计题（比如字节、虾皮），有一家中厂问的八股啥的还让我介绍项目重点，我就介绍然后正常回答八股，他也不追问，但是莫名就是一面挂了，也想问问大家有什么星球上的项目推荐嘛。目前项目就是一个点评魔改加一个图库烂大街，昨天面的腾讯的面试官人很好，也给我指出了一些建议，希望我深耕一些技术的实际场景不要堆砌中间件还要加深计算机基础知识的学习。因为楼主不是科班的，数据结构因为学过，Hot100也刷烂了，算法只要不是很难问题应该不大，但是计算机网络操作系统完全没学过，面腾讯和虾皮的时候完全不会被拷打了，感觉这些知识也不好速成，加上最近要期末考试了，学习技术的时间也要压缩分担给课上突击一下期末。想先沉淀半个多月，度过期末再做个项目之后继续投，想问一下各位大佬有什么意见？真的有点迷茫，感觉还要学好多才能达到找实习的水平，如果一月还找不到就打算考研了，那些真实场景确实没有接触过考虑不到，但是我都没有工作经验感觉很难锻炼这方面，也想问问大家该怎么提高这种真实场景思维，谢谢各位佬。

三分钟就抢完了，家人们，好手速啊😡hr打电话周五来约面喽

ai面总结：AI调教的很好，问的问题很有意思，整场面试不会有很大的压迫感，追问大多是根据你的回答提问。总时长：35分钟Q1:自我介绍，重点介绍一下个人背景和大学期间的主要经历。Q2：你对于在一家公司长期发展有什么看法？你认为哪几点因素会让你在一家公司长期工作？（有追问）Q3：你取得过的最大成就是什么？过程中最大的难点是什么？你是如何突破的？最终的结果怎么样？（有追问2个）Q4：请描述一个过往遇到的最有压力困难或最具挑战的一个场景，你是如何解决的？对你有什么影响？（有追问）Q5：依你的看法，请描述一个你近期完成的项目任务，如果重来一次，你会做哪些不同的事情来提升结果？（有追问2个）Q6：电商运营...