27届好卷，暑期实习现在好几家都开了，鼠鼠于十二月中旬左右开始投递简历，于1.9号收到猪厂OC，找寒假实习也告一段落，总结一下者大半个月的面试经历，并立贴展望备战暑期的目标。总结：大部分日常实习60%运气40%实力，一时的挂千万不要怀疑自己，坚持下去总会有offer简历有过实习经历，大部分面试将从实习展开，总结好实习做的业务以及偷学的工程化建设算法手撕是底线，没撕出来大部分可能会凉回答问题有框架有条理，胜率将大大提升1、打破面试的焦虑，淡淡的就会顺顺的！没面试焦虑，有面试焦虑准备的不足。但现实情况是每一场的面试你准备的可能都不一定能中，放平心态，将面试当作一场技术交流，查漏补缺的机会！2、总结...

感觉自己比周围人都蠢，简直是蠢笨如猪，什么都不会，系统也登不上，sop也不熟悉，甚至感觉电脑都用不明白了,mt交代的任务是左耳朵进右耳朵出……

目前0实习，想年后找一个，求拷打简历

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...