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...

谁懂啊！我实习遇到的公司，真的太把实习生当正式员工使唤了，刚入职没几天，连项目代码结构都没摸透，就被安排写项目了！一开始都是些接口对接、数据格式转换的基础活，听起来不难，但架不住我对项目的业务逻辑、代码规范一窍不通。对着前辈丢过来的需求文档，我一边查代码注释，一边翻技术文档，磕磕绊绊写完功能，也只知道 “这么写能跑通”，根本不明白 “为什么要这么设计”，妥妥的知其然不知其所以然。本以为这种基础活会干很久，结果没过多久，领导直接甩给我一个小功能的开发方案，让我负责从方案落地到功能对接、测试上线的全流程。当时我直接懵了，硬着头皮啃需求、画流程图、写核心代码，遇到不懂的就逮着前辈狂问，加班加点成了家常便饭。更没想到的是，后面居然让我独立负责一个模块的开发，还要做性能优化。从数据库索引调整，到接口响应速度提升，每一步都得自己琢磨、自己验证。那段时间真的累到飞起，每天下班脑子都是懵的尤其是发版的时候，我比谁都紧张，盯着监控屏大气不敢喘，生怕自己写的代码出 bug 导致系统崩溃。一旦出问题，就得立刻配合运维回滚版本，然后自己留下来加班排查修复，常常整栋办公楼只剩我一个人的工位亮着灯。每天加班到深夜，工作量比正式员工还饱和，我不止一次对着电脑发呆：我到底是来实习的，还是来打工的？虽然这段经历确实让我的技术能力突飞猛进，但那种被推着往前走的疲惫感，直到现在想起来都觉得累。

1️⃣霸王茶姬面经（hr面） “简单自我介绍一下” 我大概讲了专业成绩和获奖等，我特意提到了我在社团有过活动策划的经历 “嗯有过活动策划经历是吧，说一下你对最近的市场热点有关注吗” “你了解霸王茶姬吗？就你的了解说一下” “你知道我们最近做的活动吗？” “你觉得你的沟通能力怎么样” “你知道达人是什么吗” “你了解我们这个岗位吗” “你觉得以你的经历，能为这个岗位带来什么，你做这个岗位的优势是什么” “你从大学城到公司大概要多久” -反问环节 问了薪资和上下班时间之类的 2️⃣霸王茶姬复试面经（部门主管面） “简单介绍一下自己” “你觉得做一个活动策划最重要的是什么” “你想从我们这个实习中获...