rt，先说一下小登的bg，27届211本，非科班，目前0实习，本来打算猛冲前端，但是在学习和做项目的过程中越来越发现普通前端的生存空间在现在这个时代变得越来越窄了，简历的项目一个全栈一个前端，个人目前后端只学了node，java没接触过目前的情况是大概率有一个寒假实习的offer，算中厂，但是听hr和面试官介绍产品时感觉技术栈相对来说比较老，对个人技术提升帮助不算很大？加上最近海投的时候也有兼顾全栈jd投简历，有几个初创和中厂在约面，现在有点迷茫或者疑惑；对于本人来说还是有点想走结合的路线提升一下竞争力，而且个人也有比较强的学习兴趣，但是如果后端做node是不是大厂基本上很少hc？只能走中厂？还是说冲冲大厂前端？还是去中厂全栈？？恳请牛客大佬们解答一下困惑

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...

电气工程，双非硕，组内是搞深度学习的（不放实习），现在想自学，目前在网上搜集到的主流方向有两个，一是嵌入式软件开发，二是电源开关，具体自学难度以及周期不清楚，有没有大佬建议一下😭

说实话，如果不是最近这段时间重新出来面试，我可能不会这么快把「AI 应用开发」当成一件必须要补的能力。我做过业务系统、做过中台、也踩过高并发和复杂业务的坑。这几年主要精力都在架构稳定性、业务抽象、工程能力上。直到最近一次次面试下来，我明显感受到一件事：各个企业都在想着把AI应用到自己的企业中”。经过一段时间的了解，我整理出 Java 学 AI 的大致方向，我将按照这个路子走下去。我理解的「Java 学 AI」，不是去做什么？在真正开始学之前，我先给自己定了几个边界：不去卷算法、不搞模型训练不从 Python 数学公式开始不追求“AI 专家”人设而是明确一件事：我还是一个 Java 后端，只是要...