安装完Trae之后，先别急着打开项目，跟着我一步一步来，确保我们的开发环境一切就绪。首先，每个人都有自己喜欢的开发工具。比如我之前一直用的是IntelliJ IDEA，而不是Trae。所以，当Trae开始编码时，它内部的AI会通过终端调用各种命令，比如Maven、Java等。为了保证这些命令能够顺利运行，我们需要配置好环境变量。为什么需要配置环境变量？避免卡顿：如果环境变量没有配置好，Trae在调用命令时可能会卡住，影响整个开发流程。上下文干扰：一旦某个命令运行失败，Trae会自动尝试下载相关工具，但实际上你本地可能已经有了这些工具，只是环境变量没有配置好而已。验证配置：重新打开一个终端窗口，...

top1：pdd。绝对的no1，多多一年，人间十年，不过多多给的是真的到位，但是辛苦也是真的，拿多少钱干多少活在pdd不存在。只有最累，没有更累。top2：dw，xhs，jd，宇宙厂。这些工作强度极大，尤其是dw，有段时间更是超过了pdd，性价比极低。宇宙厂心累程度也是出了名的高！top3：ks，阿里，鹅厂，熊厂，团子。他们可以说是工作强度很大，性价比会高一点，但是同部门之间薪资对比的确不如pdd和xhs。以上排名只是一个综合评价，综合身心疲惫的程度。

贼逆天啊，发了个“youbing”然后光速撤回拉黑了，没截下来。

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...