秋招春招找实习时，除了岗位含金量，最纠结的就是薪资——到底多少才算正常？是不是低于200就被坑了？结合身边同学的经历和自己踩过的雷，今天就来拆解实习薪资的那些事儿，应届生速码避坑👇一、 实习薪资三大档位：从勉强糊口到潇洒度日先明确核心前提：以下按日薪划分（大部分互联网公司实习按日结），不同城市、行业有差异，但整体逃不出这三个档位，对应完全不同的生存状态。1. 日薪200以下：主打一个“勉强活着”这个档位基本是底线水平，常见于中小公司、传统行业或部分体制内实习（比如法院、基层单位）。在一线城市，每天200以下根本不够造——通勤费10-20元，三餐至少50元，再加点杂七杂八的开销，一个月下来要么...

前端面试 算法题刷了，基础知识背了，ui库自己造了，core自己造了，devops自己搞了集群自己部署跑通了，测试也都做了，全局的性能优化也学了面试的时候没有考算法，没有考基础，问的是大文件几百兆怎么传，我是真不会啊，之前的实习没有做过落地项目，没人带，真没做过这种业务场景，除了http3和cdn就答不出来了前端还是网络传输相关的东西最重要啊，框架一层一层搭上天了都，还是要在网络方面有亮点啊😞

26k*12+8w年终从九月到十二月终于结束 挺满意的 准备接了

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...