外包模式正流行超6成外包岗位薪资不低于正式岗位调查显示，外包等非正式雇佣普遍存在于企业中。受访职场人中，超过一半的外包员工以劳务派遣的形式工作，求职者先与一家劳务派遣单位签订合同，再被派到用工单位工作。其余35%的人通过项目外包的形式受雇，另有15%则是岗位外包。据了解，外包岗位的核心与非核心的边界正在模糊。在一些新兴领域的部分环节，也有外包的存在，例如：IT 开发中的测试工程师、UI 设计师、新媒体的内容审核专员等。前程无忧外包项目专家透露，“某家互联网公司研发团队，将 30%的测试工作外包给专业团队，这种项目制外包逐渐成为趋势。”不论是哪种形式，外包岗位的工作状态和感受体验，一定程度上区别...

最开始机考的时候有一道题感觉做的时候连测试用例都还有没通过，最后提交歪打正着通过了很多，最后顺利通过10月底线下面试也很坎坷，一面就面的很不好，手撕用的最暴力的解法，面试官喊优化也一直优化不出来，面试问的问题也是很偏计算机网络基础的问题，很多没回答上，但是最后竟然获得了二面机会二面的时候感觉运气特别好，手撕抽到了一个很简单的算法题（岛屿问题），面试问的也都是基础java八股，最后也是顺利进入三面，第二天感觉第一面不好都以为没机会了，竟然顺利通过后面十一月份没有等到保温电话，中旬还去询问接口人（部门领导），还被降温了，回复我：看破不说破。当时就觉得无了最后十一月底竟然收到了部门领导的保温电话，也是很快就收到了意向。12月初显线下签约完后部门领导聊天，他说我当时的面试成绩刚刚过及格线，而且是他第一个收到简历的，后面帮我推了一下进度（部门投递的人比较少），最后也很幸运有这个机会

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...