先说结论：AI 让懒惰的人更浅薄（沦为 Prompt 工程师），让勤奋的人更深刻（进化为系统架构师）。今年AI的井喷式发展，尤其是Claude，Gemini这些里程碑式模型的出现，对我这种需要coding 的人影响是非常大的：以前写代码，把手放在键盘上，脑子先转几圈；现在写代码，把手放在 Tab 键上，等着 AI 给我补全，或者把需求给AI直接化身无情的“CV工程师”。AI 确实让效率起飞了，但夜深人静的时候，我偶尔会心虚：如果拔掉网线，我是否已经变成了一个空壳？1.肌肉记忆正在消失 这一点开发同学应该极有共鸣。曾经的代码全是自己一个个字符敲出来的，常用的模块早已形成了肌肉记忆，闭着眼都能敲出...

公司开的新食堂，看一眼就吓哭了，坐5分钟就跑路了服务员还追出来问我为什么走了。还敢来互联网吗？啊？黑子说话！

面着玩，主要问项目，然后经典八股，最后手撕秒了八股很久没复习回答的一坨，还给过了…都没人去吗这么水

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...