是的 我开会就如此

有些东西我都听不懂开发在说啥，有的问题我也不知道发生的原因，定位不了。有些接口测试我也不会写，有些开源的代码我也看不懂。有些特殊场景需要写脚本，我也不会，写个dockerfile，打包个镜像。写个流水线啥的，我都全让AI帮我干，如果不是在这样一个时代，我可能根本胜任不了我现在的工作 😂

链接 恕我无能,这题不看提示真写不来啊~~~ 这题还是要用树状数组,(感觉线段树也行?没试过) 不过得稍微变实现的形式,我们把每个数据都看做1就行了,毕竟每个数据的种类只有1个嘛 但是,问题就在重复上,如果出现重复,那其中一个就必须为0才行,不然求和会不对 比如 1 2 3 4 5我们就转换为1 1 1 1 1 ,然后放进树状数组 但是1 2 3 4 2就不一样了,可能是1 0 1 1 1或是1 1 1 1 0,这两者放进树状数组得到的结果有什么区别呢 由于我们习惯性地从左向右遍历,我们发现,前者当查询区间为[left,5]时,用树状数组查询是正确的,后者则不行(除非从右往左) 因此,我们可以...

银行偷走了我的金钱，这是我钱包余额最大的盗窃案 我也想拿回来😂

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...