作为嵌入式实习生，高产出并不意味着你要每天完成大量任务，而是要做到“效率 + 学习 + 结果”。下面是几个实用的做法：1. 先搞清楚目标和优先级不要急着动手，先问清楚：这个任务的目标是什么？要解决什么问题？优先级高的是什么？这样才能避免浪费时间在无关紧要的细节上。2. 先搭建最小可运行版本（MVP）先做出一个能跑的最简版本，再逐步完善。这样你能快速验证思路，也更容易发现问题。3. 善用调试工具和日志学会使用 JTAG、串口打印、逻辑分析仪等工具。遇到问题时不要靠猜，靠数据。日志要写清楚：时间、模块、状态、错误码。4. 做好模块化和复用把常用功能封装成可复用的模块（比如驱动、协议栈、通信接口）。...

如果是开发岗也这样对我就好了😂

上条动态决定考研，谁知道今天收到了一个很满意的offer，哈哈，那就不考啦，薪资业务都不错，对于我一个末2本科我觉得已经算很幸运的offer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...