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📢 重要提醒！还没看过上篇的同学，记得先戳专栏补课哦~咱们要按顺序来才能玩转Trae！💬 第一步：别急着写代码！先和AI唠个嗑很多同学拿到项目就撸袖子开干，达咩！🚫用Trae的Chat模式（对，就是纯聊天窗口），先问清楚这些：✅ 项目到底是干啥的？✅ 涉及哪些核心表和业务流程？✅ 代码规范/目录结构有啥要求？✨ 偷懒技巧：直接用Trae打开所有项目总文件夹即可，它会自动帮你理清模块间的调用关系，尤其适合多模块复杂项目！🚀 Trae总结的黄金三连问从「完全懵逼」到「敢改代码」，关键就这三步：1️⃣ 灵魂拷问："这项目是做什么的？"（让AI给你划重点）2️⃣ 业务地图：...

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...