大家好，我是二哥呀。
春节前还有十来天，各大互联网公司都在努力增加自己的热度，比如说元宝的红包裂变快给我的17个群干废了。
千问春节期间也要撒30亿红包，但说实在的，只有极个别幸运的同学能领到大额，大部分都停留在几块钱的额度上。
要我说，与其花费心思在这个微不足道的红包上，不如多关心一下更重要的年终奖。
最近脉脉上关于贝壳找房年终奖的讨论不少，我瞅了一眼，只能说：在房地产这个大环境下，贝壳还挺能打，在贝壳的同学可以留言区锐评一波。
- 同学A：年终奖4个月，金额30万左右，可以说远超预期。
- 同学B：年终奖5个月，金额17万左右，还算满意。
- 同学C：年终奖4个月，金额9万左右，略低于预期。
- 同学D：年终奖1个月，金额3万左右，重在参与。
看起来还不错，对吧？但我必须给大家传递个信息差，星球里26届同学拿到贝壳offer的真不多。
换句话说，与其春招/暑期实习在贝壳上浪费时间，不如把更多精力投入到其他互联网公司上。比如说在春节期间撒钱的千问、元宝、豆包等背后的阿里、腾讯、字节跳动等。
比如说鹅厂是 1月27号就开启了27届暑期实习提前批的招聘，报名截止日是2月13日。
对鹅厂感兴趣的同学，尤其是已经准备好简历的同学，可以在这之前投一波简历。
和正式批是互不影响的，并且岗位是现在最热门的大模型、AIGC等方向。
修改简历的时候，有球友就下定决心要冲了，他已经有另外一个大厂的日常实习了，简历我看了以后感觉也没什么问题。
他的实习经历就是一段 Agent 相关的，项目经历是派聪明RAG，所以我觉得冲鹅厂暑期实习提前批是稳的。
当然，如果你还没有准备好，也不要太着急，春节后才是暑期实习的主战场。鹅厂是相对比较早的一批，适合没有论文压力，有一段大厂日常实习的同学去冲。
针对春节后打算冲的同学，我这里也沉淀了一些往届球友的经验教训，一并分享给大家。
一、
字节CEO梁汝波曾在公开信中表示：行业高峰不常有，过去 50 年行业的主要高峰（PC、Web、Mobile）间隔期约 15-20 年；AI 至少是 PC + Web 这个级别的高峰。短期而言，高峰就是“豆包/Dola 助手应用”。
所以，像贝壳这种下沉行业，如果不能在AI的加持下实现业务的突破和增长，未来的竞争力会越来越弱。
所以，千问、元宝、豆包这些要在2026年打红包的仗。
所以，对于27届的同学来说，又是一个机会，就像十年前微信支付和支付宝的红包大战、就像滴滴和快的的补贴大战。
各大公司要抢占用户心智，就必然要下血本，不仅要烧钱烧算力，更要搞人才的军备竞赛。
字节就在公开信里提到，2026年要坚定提升人才密度，提高员工收入空间。
每次出现新的高峰，都有上个高峰的公司掉队，也会有新的公司勇攀高峰。
我希望大家都是勇攀高峰的人，😄
二、
2026年，除了继续做求职博主，我也在转型做AI博主。小号也连续更新两周AI的文章了。
想告诉大家的就是，不管过去我在求职赛道有多光辉的成绩，2026年都要杀入新的赛道，哪怕这个代价很大，同时更新两个公众号不容易，我需要付出更多的时间和精力。
但没办法，微信的推荐算法在敲打我，AI时代不进则退。
实战项目方面，除了派聪明RAG的Java和Go版，PaiFlow Agent 的教程也基本上完工，正在做最后的收尾，需要图片高清化一点，马上就能和大家见面。
从目录大家也能看得出来，包括的技术栈很多，也都是AI时代的刚需，比如说Docker、微服务、Agent&Skills、设计模式、SSE、SpringAI、LangGraph4J 等等。
除此之外，我在GitHub上还开源了一个Vibe Coding的项目 PaiAgent，也是做工作流编排，只不过相对简单，适合初学者入门。
目前也有 55个star了，争取先破个100 star 的小目标吧。
简历的写法其实已经准备一部分了，我贴出来大家可以先用着。
项目名称：PaiAgent - 企业级 AI 工作流编排平台
项目描述：基于可视化流程编辑器的 AI Agent 工作流平台，支持用户通过拖拽方式编排多种大模型（DeepSeek、通义千问等）和工具节点，使用自研 DAG 引擎按拓扑顺序执行工作流，实现复杂 AI 任务的自动化编排与执行。
技术栈：Java 21、Spring Boot 3.4.1、Spring AI 1.0.0
核心职责：
- 基于 Spring AI 框架重构 LLM 通信层，采用工厂模式+模板方法模式设计 ChatClientFactory 动态工厂和 AbstractLLMNodeExecutor 抽象基类，将 5 个 LLM 节点执行器的重复代码从 800+行精简至 75 行
- 设计动态 ChatClient 创建机制，支持运行时根据工作流节点配置（apiKey/apiUrl/model）动态实例化不同厂商的 ChatClient，实现多租户场景下每个节点独立配置的能力
- 抽取 PromptTemplateService 公共服务，统一处理
{{variable}}模板变量替换和上下游节点参数引用映射，支持 input 静态值和 reference 动态引用两种参数类型 - 基于 Spring AI 的 Flux 响应式流实现 LLM 流式输出，通过 SSE 实时推送生成进度到前端，配合现有 ExecutionEvent 事件机制，用户可实时查看 AI 生成过程
三、
高峰很高，攀上了公司能上个大台阶，且更有机会攀登未来的新高峰。
贝壳找房不像字节、腾讯、阿里，有自己的 C 端产品，以及大模型底座。所以，贝壳的 HC 数量很少，27届应该也不会多，哪怕年终奖给的还不错。
但一年后，两年后呢？
对于我们个人其实也一样。
高峰很高，攀上了个人能力能上个大台阶，且更有机会攀登未来的新高峰。
就像大家看到的，我也在积极拥抱AI赛道，除了做AI的实战项目，也在做AI产品的评测。
和大家一样，我也希望自己能
ending
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