凌晨十二点，书桌前的台灯还亮着，屏幕上是没刷完的算法题，手边摊着画满标记的八股文书，嗓子因为反复背诵早已发哑。我又一次点开招聘软件，刷新了近一周面试过的五家公司对话框，依旧是一片沉寂——所有二面结束后，都没了下文。我不知道自己是挂了，还是在候选名单里排队。每次面试前都紧张到失眠，对着镜子练自我介绍，把可能被问的问题背得滚瓜烂熟，二面时和面试官聊得也算顺畅，可转身就石沉大海。我太想要一份保底工作了，哪怕薪资不算顶尖，至少能让我悬着的心落地，不用再在每一次面试前患得患失。手指无意识划到朋友圈，画风瞬间切换。有人晒着三亚的海滩日落，配文“年前最后一次出游”；有人发了和朋友的聚餐合照，笑声仿佛要从屏幕...

标题党致歉。。为什么我找不到实习啊啊啊啊啊啊啊啊啊我知道我的简历很烂应该怎么改啊

第一次找实习 希望大佬们给点建议  

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...