一、实习经历与工作方法1. 描述你在实习过程中所负责的系统，分享你最满意的一个并阐述原因。2. 当接到一个新的需求时，你是如何进行思考和规划工作流程的？3. 分享你在实习工作中的推进方式和所承担的主要工作内容。 二、游戏系统设计4. 如果让你设计一个游戏系统，你会选择哪个方向，理由是什么？5. 针对开放世界类项目，你认为最核心的系统是什么？如果由你负责设计该核心系统，你会如何规划？6. 在设计游戏系统时，如何确保其优于同类型竞品？ 三、游戏体验与AI相关7. 从系统层面考虑，如何在PVP或竞技匹配系统中合理加入AI投放，并保证玩家体验？8. 阐述你对不同热门游戏（如塞尔达传说和原神）在开放世界...

写下这篇文章的时候，我正坐在从学校飞往北京的飞机上。就在今天，我的秋招终于算是有了结论，一共60场面试，拿到了字节百度美团等10+大厂offers，最终确认了腾讯给的机会。同时给我的这三个月，这三年以及从今天往前的所有人生做了个结。这句话写的真好，为什么这么说呢？本来挺久之前我就想写点什么，有特别多想记录的，从选择这个专业到选择这个岗位，从科研的疲惫到未来生活的期待，但总感觉这样写没个纲，乱成一团。直到我今天正式在系统中点击了三方的确认，我才突然发现这种感觉就是“不可逃避的结束”在向我走来，于是纲便有了。首先是这三个月的结果吧，或者换句话说，其实是秋招的结果。从我硕士选择了强化学习的研究方向，我就知道并不会有太多的岗位。从试错中学习，这听起来很符合人类的学习方式，但实际场景中哪来那么多试错的成本？除了游戏产业和机器人行业，我想不到特别对口的赛道，而这两个行业国内又只有寡头，让我望而生畏。整个秋招，我没法像学后端开发的同学一样投递大量的简历，我没法像学大模型的同学一样是时代的香饽饽，我只能盯着那几家公司去投，或者想方设法的在别的不太相关的算法岗上沾沾边。方向是大于努力的，但努力一定不是不重要的。秋招整体对我来说还算顺利，前文就自然变成了只有我自己懂的无病呻吟，不再赘述。从结果来说，我的秋招是非常成功的，至少我自己是满意的。命运给了我很大的惊喜，我从未想过能够在这次有多个远超期待的offer，所以我如今是心满意足。虽说很多事都是焉知非福吧，但对口的工作内容，熟悉的工作环境，我一定不会后悔。我就是这样，毕竟让我在做一百次选择也不会变，那为什么要在不可预测的未来后悔。然后是三年，三年即将过去，我的硕士生涯来到了最后一章。回想过往，我在其中反复感受井底之蛙的狭隘。从我在二十多个四点睡的凌晨产出的论文初稿开始，链式反应就这样发生了。把论文投出去，我发了一篇很长的朋友圈，那时候觉得压力真的好大，尽管其实根本没人要求我什么。那时，我第一次觉得我比本科毕业时的自己进步了太多，可以独当一面了。然后去了北京自所交流，尽管大多的时间都在修改那篇返稿的文章，但也在不一样的平台中见识了人外有人的世界。回来后，我第二次觉得自己有了很大的进步，而鄙夷去北京前的自己是如此短浅。那是11月，我开始纠结到底未来该从事开发岗还是算法岗，但时间并没有给我机会。我偷懒了，两个月根本没有做任何开发岗的准备，于是只能硬闯算法。期间只有那篇论文中了让我稍微有些自信，毕竟只有两周的理论准备时间让我心里太虚了，这甚至还算上了刷题的时间。第一面就是最想去的公司，我甚至紧张到大脑一片空白。好在后面算是有惊无险，拿到了腾讯给我的实习机会。去腾讯工作的时间是幸福的，组里氛围也很好，在公司获得的提升我觉得甚至超过了我在学校一年的量。毕竟做算法，思维的敏捷度和见识广度都是如此重要。看着同事前辈们的工作能力，和工业级的项目架构，我又一次不由得感叹曾经自己的狭隘。于是每天我只睡五小时，忙完工作忙学校，每每想到这里，我也不觉得我的成功是侥幸了。我真的建议大家离开自己舒适的环境到外面看看，鸡头或许真的不如凤尾。硕士是一个连锁反应最直接，最有力的时期。高考失利或许还能补救，考研没上岸还有第二次机会，但就业前这一年，努力就是会有回报，就一定会体现在结果中，没有侥幸。最后，也是我最想聊的。十九年的学生生涯终于快要画下句号，我其实一直觉得非常梦幻。我能回忆起每一个瞬间，有小学六年级遇到的很有个性的数学老师，有考上重点中学的快乐，有中考和提前高考而大失败的难受，有本科比赛的每个通宵的焦虑，有保研出现差错的绝望，有刚读研高压之下的崩溃。但这篇长文不会再有更多的剧情了，每个故事都让我无限回味，成为了我一生中最宝贵的财富。这些瞬间组成了我。我父亲说我是一个总抓不住机会的人，确实有很多别人没有的机会摆在我面前，我都错过了。但我心中的热爱始终没有错过，我觉得这对我来说是幸运且幸福的。我非常爱打游戏，从初中开始学编程，第一个目的就是做出属于自己的游戏，做了很多小游戏发在班级群里，被人厌烦。高中自己买了unity的书，想做自己的游戏，无奈连网络的基本知识都不懂，无功而返。到了大学，我又被强化学习吸引，我想知道能不能让人工智能来帮我打游戏呢？这一整条线我没有放弃过，拿到了游戏算法offer，我真的特别特别开心。人不是一直成功的，我经历过的失败远超过成功10倍，但那让我知道成功来之不易，让我知道失败是生活常态，让我知道真正的怯懦不是不敢失败，而是不敢尝试。言尽于此，这些都“不可逃避的结束”了。追风赶月莫停留，平芜尽处是春山。

mentor 大龄21，房贷车贷传宗接代，自己体重二百大几。去年生了个儿子，老婆在传统行业工资不高。看着他每天晚上奶孩子睡不好觉，白天需求多的爆炸，真的害怕他哪天直接在工位噶了。实在是太可怕了mentor确实是个本分的老实人，非常善良，经常担心我需求太多影响学校的事情，自己做的很多。看着他经常想，他一路从河北考到北京，211本硕，人正直善良，为啥都过成这样呢？

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...