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bg ,民办二本实习一年 (4段制造业实习，一段大厂，3微厂)，非标c++ qt ， csharp （3c，医疗都干过） ,只能说都是shi  ，你要是来了非标自动化，保证996起步， 包让你出差 ，出差包加班，加班费看公司，一般不给 ，但是话有说回来了 ，非标还是有一个好处 ，缺人 ，毕竟钱少事多无加班费 ，喜欢996 ，狗都不干 ，这一行只看学历，因为非标不需要技术 ，是人就要

bg双非一本，9月中旬开始投递，官网总投递数300左右（以岗位计）以下为面经，无特殊标注均为Java岗，想看感想的可以直接拉到最后cvte 9.26一面1、介绍一下简历里的项目（是的没有自我介绍）2、竞赛情况（我简历上写了蓝桥杯）3、在做项目过程中遇到的最困难的问题4、有了解过规则引擎吗（没听过）规则引擎是一种将业务决策逻辑从应用程序代码中剥离出来，并基于预定义规则来自动执行决策的技术，简单来说，就是把if-else写成可热拔插的配置，让业务人员改规则而不用改代码，常见的规则引擎有Drools、Easy Rule等5、Redis持久化机制6、CompletableFuture实现原理7、项目8...

核心工作体验1. 节奏与强度：一线开发岗节奏最快，需求迭代紧，加班是常态（但多数大厂已规范加班制度，非无意义耗时长）；资深技术/架构岗更重设计和方案，加班频次低但精神压力大，需对技术方向和系统稳定性负责；管理岗则兼顾技术和团队，更多是跨部门沟通、排期协调。2. 工作内容：很少做重复的基础编码，多是高并发、高可用的核心业务模块或技术基建，接触的业务场景大、数据量多，能接触到行业前沿的技术框架和解决方案，纯“搬砖”的工作会被标准化/自动化工具替代。3. 协作模式：流程高度体系化，从需求评审、开发、测试、上线到复盘，有明确的规范，跨团队协作多（比如和产品、测试、算法、运维配合），沟通成本高但效率有保障，每个人都是项目中的一个环节，注重团队配合而非个人单打独斗。4. 晋升与考核：有清晰的技术晋升通道（如阿里P序列、腾讯T序列），考核以结果为导向（业务价值、技术产出、团队贡献），35岁的职业瓶颈在大厂更明显，但只要有核心产出（比如负责过核心项目、做出技术突破），晋升和留任的机会远大于中小公司。大厂的核心优势（对程序员发展最有价值的点）1. 技术与资源优势：能接触到海量的用户和数据，有充足的技术预算做架构升级、技术调研，不用为“缺服务器、缺人力”发愁，适合深耕技术、积累高难度项目经验，为后续做架构师、资深专家打基础。2. 职业背书强：大厂的工作经历是行业内的“硬背书”，后续无论是内部晋升、跳槽到其他大厂/中小公司做技术管理，还是创业，都有更多话语权和机会，薪资溢价也更明显。3. 体系化的成长：有完善的技术培训、新人导师、技术分享体系，身边的同事多是名校/大厂背景的技术高手，“内卷”的同时也是互相学习，能快速提升技术视野和解决问题的能力。4. 薪资与福利：整体薪资（基本工资+绩效+年终奖+股票）远高于行业平均水平，福利体系完善（五险一金按最高比例交、补充医疗、餐补、班车等），尤其是资深技术和管理岗，股票分红是重要的收入组成。主要挑战（贴合技术岗的职业痛点）1. 竞争与淘汰压力：大厂实行“末位淘汰”或“绩效分级”，团队内竞争激烈，尤其是一线开发岗，若长期没有核心产出，容易被年轻程序员替代，35岁左右若未晋升到资深技术或管理岗，会面临明显的职业焦虑。2. 个人话语权有限：大厂的业务和技术方向由高层定，一线开发甚至资深技术岗，更多是执行层面，很难按照自己的想法做技术探索，创新空间会受业务需求限制。3. 工作与生活平衡难：一线开发岗为了赶项目、保上线，加班是常态，容易忽略生活和身体；即使是资深技术岗，也需要随时响应线上问题，工作的“边界感”弱。4. 技术深耕的局限性：为了适配业务快速迭代，大厂程序员多是“精通某一细分技术模块”，而非“全栈式精通”，若长期做单一业务，技术视野可能会被局限在公司的技术体系内。简单说，大厂对程序员而言，是“加速器”也是“过滤器”：能快速提升你的技术和职业高度，但也会用高节奏和高竞争，筛选出真正有核心能力、能适配发展的人，这也正好贴合你之前看到的“35岁瓶颈不是干不动，而是能力是否匹配年龄”的行业共识。

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...