零、写在前面之前实习和项目中都是学的Vue，由于之后工作大概率会进入React的技术生态，最近才开始学React并且缺少企业级的项目开发经验，也没有对源码做系统研究，以下的内容只是个人学习过程中的记录和思考，因此大概率会显得稚嫩而且主观，需要大佬们的指点和修正。软件开发毕竟属于工程实践领域，对于相同的目标可以有不同的实现方案，而一样的技术在不同的场景下也需要做取舍权衡，它并不像数学物理这样的学科有一套不容置疑的公理。而且对于团队开发者而言，一套技术的开发体验、学习成本、认知对齐等因素也同样重要，它们应该是带有主观色彩的，至少是可讨论的；为了描述简便，以下会根据官方文档的写法和称呼，对于useE...

之前拒了数字马力的秋招offer之后，昨天又给我发了一个不合适的邮件，这是要干啥呢？

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...