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...

我真有点想骂人了

说一下背景，我人在某大厂，想跳槽，但是没有实操的agent经历。想着自己编一个简历和ai项目，然后背一背通关面试。下面我编造的这个项目怎么样？能通过吗？要在哪一个方面重点突破？(我简历部分都通过了。)

面试题简述MySQL如果数据库做了分库分表，那跨库查询一般怎么处理？面试官想听的1、分库分表带来的代价2、没有完美方案，只有取舍面试回答举例分库分表后，跨库查询本质上是一个复杂问题，一般不会完全交给数据库来做。 常见的解决思路有以下几种：详情请参考：http://xhslink.com/o/4WkaXwLo8R0由浅入深分析1、分库分表本身是为了解决容量和性能问题。2、跨库 JOIN 在设计上应尽量避免。3、查询能力往往通过架构手段补偿。面试加分点1、提到分库分表是有代价的。2、提到反范式设计。3、提到跨库 JOIN 违背了分库初衷，这一点非常加分。