一、离谱决策：敏感加密组件，交给实习生“练手”？事情的起因很简单：项目要对接用户隐私数据，必须开发一个通用加密组件，用于所有敏感字段的加解密，而且这个组件后续要嵌入多个模块，属于核心基础工具，稳定性和安全性直接决定整个项目的生死。我们组本来都做好了承接准备，毕竟这类组件需要考虑边界场景、异常处理、性能优化，还得兼容新旧代码，不是随便写个加密算法就行。结果领导开会一拍脑袋：“年轻人要多历练，这个任务交给XX组的实习生吧，让他好好锻炼一下。”当时我们全组都懵了，私下里疯狂吐槽：历练可以找常规需求啊，这种核心通用组件，一旦出问题全链路都要崩，交给连生产环境规范都没摸熟的实习生，这不是埋雷吗？可领导一...

这就是不想好好聊呗

面试官开口就问：“同学，你期望的工作地点是哪儿啊？”我想都没想直接说：“广州啊。”对面瞬间安静了半天，然后慢悠悠来了句：“同学，我们总部在北京，秋招也只招北京的岗。”我当时直接懵了，脱口就是一句：“啊？北京？你们公司在北京啊？那北京也行！”

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...