2025 年的年底，对我来说，并不体面。裁员的通知来得并不突然。大环境不好，这句话我们已经听了三四年。从 2022 到 2025，互联网不再增长，故事不再性感，资本不再慷慨。只是当那封邮件真正落在自己头上时，才发现，所有“早有预期”的心理建设，几乎没有任何用处。我今年三十多岁，程序员。为几个公司干了快十年，最好的青春几乎都交代在工位上。大环境真的不好，不是不努力这几年，明显能感觉到风向变了。需求越来越少，指标却越来越多；项目周期越来越短，加班却越来越理所当然；人员一轮一轮地“优化”，活却一点没少。以前我们总说：“只要努力，就不会被淘汰。”现在才发现，很多时候不是能力问题，而是位置问题、年龄问题...

欠下的债终究是得还的，早知道不实习了。。。

本人双非本，一段中厂6个月测开实习秋招以来，被无数大公司直接简历挂，陆陆续续也面过五个比较大的公司，给我的统一感受就是学历真的很重要很重要，我的实习虽然只有一段，但是在公司项目的成果还是很能打的，基本上一面都可以过，但是一旦到了主管或者HR那个层面，真的可以很清晰感受到他们对学历的看重大于能力，之前极兔那个面试官就直接明说，他们觉得能力可以慢慢培养，但是学历就体现一个人的学习能力和努力程度，也有HR直接说如果你同一批竞争者有学习能力和努力程度大于你的，你会怎么办？当时我好像觉得学历真的把我定在了一个弱智不努力的标签上，感觉很无力，当下尚且测试的环境这样，都不敢想象开发和算法已经变成什么样了，不过也有好消息，拿到了一家深圳10k的offer，也算是为我这两个多月的努力画上了一个逗号，后续怎么样，就要靠自己了，祝牛友们早日拿到自己心仪的offer

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...