又又又又又遇到了一个无敌好的面试老师，全程微笑，氛围和谐，我要咏鹅了，鹅鹅鹅,面完秒过到hr面问题也不是很难，甚至连手撕也没有，只有半小时，最后还聊了十分钟篮球。。。面完反问说组内氛围好，领域前排什么的，问了流程说是2+11你认为后端开发的核心技术点是什么？2各种中间件怎么使用，都有什么用3mysql和redis的使用场景4 agent项目自纠错（Plan-Verify-Replan）架构效果如何评估？5分析结果的评测你是如何做的？6用了哪些大模型？7流式处理怎么做的？回答了sse8说一下sse的细节，基于什么协议做的？http9代码题口述：非递归遍历二叉树（前序）秒了10tcp和udp差异1...

一面两道手撕问了点简历，八股秒过二面半个小时就给我一道数学题？这是wxg传统吗为什么？我还专门刷了三天lc背八股。让我回去写好了发他邮箱。基本上就是寄了呗更新，没挂加了一面，今晚面两道手撕速度写完。一道滑动窗口一道位。黑子说话hr面了

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...