春招季一到，嵌入式工程师的求职市场就变得格外热闹。很多同学会发现一个问题：投了很久，面试却很少；面试很多，却很难拿到offer。其实，这背后并不是你的能力不行，而是因为你没有把“机会”这个因素做足。01 为什么嵌入式春招要多投简历？机会=数量×匹配度很多人只投少数几家公司，抱着“我只想去这几家”的心态。可现实是：嵌入式岗位的岗位需求和招聘节奏非常分散，有些公司可能一周发布一次，有些公司可能一个月才发布一次。你投得少，就意味着你错过了大量的机会。另外，嵌入式岗位的面试具有一定的随机性：招聘需求突然变更面试官临时缺席公司预算调整你投的岗位突然被内部人选替代这些都可能导致你原本看起来很匹配的岗位，最...

看到过两个人面试，应该是测试岗位的，全程端着个手机卡在摄像头下面，开语音，面试官问问题，首先嗯嗯呃呃呃呃呃卡半天，然后“我需要时间思考一下”，现场开搜问AI，有点绷不住，我寻思技术问题不应该是问出来脑子里就应该有思路了吗，顶多几秒钟组织一下语言（后来还发现她们为了方便作弊把我电脑充电器拔了😃）难怪说现在的工作不好找，原来是自己压根什么都不会，仔细想想这种人还挺多的

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...