这类人往往有个共同特点：把 “零实习” 的时间，花在了打造 “可验证的核心竞争力” 上。对技术岗（比如 Java、算法）来说，最关键的就是 “扎实的基础 + 拿得出手的项目 + 亮眼的竞赛 / 开源经历”。比如有人深耕计算机基础知识，把操作系统、计算机网络、数据结构与算法啃得极为透彻，笔试时能轻松应对大厂的算法题、底层原理题，面试时面对 “Redis 缓存穿透怎么解决”“Java 线程池参数怎么设计” 等问题，能讲清逻辑、甚至给出优化方案；他们可能没去过企业实习，但自己做的项目完全对标企业场景 —— 比如用 Spring Boot+MyBatis-Plus+Redis 搭建高并发电商后端，实现秒杀、订单管理等核心功能，还会把项目部署到云服务器，附上详细的技术文档和源码链接，这种 “从 0 到 1 落地完整项目” 的能力，比很多混日子的实习更有说服力。还有人靠竞赛或开源破局：比如在 ACM等编程竞赛中拿到有说服力的奖项，用实打实的竞赛成绩证明自己的编码和解题能力；或是深度参与开源项目，比如给 Spring 生态、MyBatis 等热门框架提交 PR 并被合并，甚至自己维护一个有一定星标的开源工具，这种经历不仅能体现技术实力，还能证明协作能力和主动性 —— 大厂尤其看重这类 “愿意主动创造价值” 的人才。上述内容需要有一项做到很好，但是学历和运气都是不可缺少的，高学历代表着高曝光会有更多的机会，因为竞争人数多了所以更需要运气，和面试官看对眼。

kimi： 这是一个很多应届生都关心的问题。简单来说：AI 不会取代程序员，但会显著改变这份工作的性质——未来的竞争可能不再是「人与 AI」，而是「会用 AI 的程序员」与「不会用 AI 的程序员」。AI 目前擅长什么代码补全与模板生成：写样板代码、常见算法、API 调用Debug 与重构：快速定位语法错误、优化代码结构解释与学习：帮助理解陌生代码库、技术概念文档与测试：自动生成注释、单元测试用例AI 无法替代的核心能力1. 系统设计与架构思维AI 能写函数，但很难从零设计一个高并发、高可用的分布式系统，或做出符合业务长期发展的技术选型。2. 业务理解与需求转化真正的挑战往往在于「客户说要一匹更快的马，但你需要造出汽车」。理解业务痛点、权衡技术债务与交付速度，需要深度的人类判断。3. 复杂调试与跨系统问题生产环境的 Bug 往往涉及网络、数据库、第三方服务、硬件等多层因素，AI 缺乏全局上下文和实际排查能力。4. 创新与安全责任突破性的架构创新、关键安全决策、技术伦理判断，这些责任最终仍需人类承担。上面是kimi的回答。最后我想说与其担心被取代，不如思考如何让 AI 成为你的杠杆，放大你的产出，让你有更多精力去做更有价值的事。你刚毕业，正处于最容易适应这种转变的阶段，这反而是优势。

经典的有鹅选鹅，想去企鹅。作为互联网行业的 “常青树”，腾讯的技术沉淀从来不是空谈：从支撑亿级用户并发的分布式架构，到微信生态背后的音视频技术、支付安全体系，再到 AI 大模型、云原生等前沿领域的持续深耕，这里有太多成熟且复杂的业务场景，能让技术人在实战中打磨硬实力。尤其是对 Java 开发者来说，腾讯内部的中间件、微服务框架等都是行业标杆级的存在，能亲身参与或使用这些经过海量业务验证的技术，远比单纯看书、学教程更有价值。更吸引我的是腾讯 “技术向善” 的底色和多元的业务版图。它不只有国民级社交产品微信、QQ，还有游戏、金融科技、企业服务、云服务等多个赛道齐头并进 —— 无论你想深耕后端开发、探索 AI 应用落地，还是参与游戏引擎优化、政企解决方案搭建，都能找到对应的舞台。而且腾讯对技术人才的培养向来慷慨，内部有丰富的技术沙龙、开源社区交流、跨部门学习机会，能和一群同样优秀的同行碰撞思路，这种 “身边人都是大神” 的环境，能倒逼自己快速成长。除此之外，腾讯的企业文化也让人好感拉满：覆盖通勤、住房的福利补贴，还有弹性工作、重视员工体验的细节，能让开发者在专注技术的同时，不用过多操心生活琐事。

除了Java，当下最值得投入的技术方向绝对是大模型相关技术——它不仅是AI时代的核心风口，更能与Java后端开发形成强大互补，让你的技术栈从“单一开发能力”升级为“智能应用落地能力”。对Java程序员而言，大模型技术并非遥不可及的“纯算法领域”，反而有大量贴合后端场景的落地路径：比如学习大模型API调用与二次开发，用Java对接GPT、文心一言等模型，快速实现智能客服、文本摘要、代码生成等功能，让传统后端系统具备“智能交互”能力；再比如深耕大模型应用开发框架（如LangChain、LlamaIndex），结合Java的高并发、高可用优势，搭建企业级RAG（检索增强生成）系统，解决知识库问答、文档分析等实际业务需求；若想进一步深入，还能学习大模型部署与优化技术，比如用Java+Docker实现模型容器化部署，通过量化、蒸馏等手段提升模型运行效率，适配后端系统的性能要求。如今，从互联网大厂到传统企业，都在推进“大模型+业务”的转型，掌握大模型相关技术，不仅能让你在Java开发岗位中更具竞争力（比如参与智能办公系统、智能风控平台等新兴项目），还能打开“AI应用工程师”“大模型开发工程师”等高薪岗位的大门，成为横跨后端开发与AI落地的复合型人才，在技术迭代浪潮中牢牢站稳脚跟。

赚钱之后，可以买自己学生时代一直想要，但买不起或者舍不得买的东西，比如switch游戏机。赚钱之后，可以给父母买数码产品比如手机。更重要的是，赚钱带来的不仅是物质上的满足，还有 “想买就买” 的自由和 “能为家人付出” 的踏实。不用再因为价格而放弃喜欢的东西，不用再看着父母将就生活而无能为力，这种通过自己努力让生活变好、让家人舒心的感觉，比任何物质本身都更珍贵。赚钱的意义，大概就是把 “曾经买不起” 变成 “现在随便买”，把 “想给家人” 变成 “能给家人”，在满足自己的同时，也能成为家人的依靠。

从去年秋招开始，经历了网申那种查户口式的填写信息，还有各种性格测评加上双机位笔试，好不容易可以面试，结果是AI面试。到约不到面试，后面可以约到一点，各种一面挂，二面挂，最后挂。前面还很焦虑，后面就逐渐想开了，现在保持身体健康，心态良好必什么都强，该有的都会有的。

传统时代的 Java 开发，当时没有 AI 工具辅助，写代码全靠 “硬啃”：遇到语法问题要翻厚厚的 API 手册，重复的 CRUD 接口得一行行敲，配置 Spring、MyBatis 框架要逐行核对 XML 文件，连 SQL 语句都要自己优化执行计划。开发流程也相对 “慢节奏”，需求确定后，从架构设计到编码实现，再到调试测试，几乎全靠个人或小团队的经验积累 —— 比如排查 NullPointerException，可能要逐行打印日志找问题；优化接口性能，得靠自己手动分析 JVM 堆栈、调整线程池参数。那时候，“写代码的速度” 和 “记住多少 API” 是衡量能力的重要标准，很多程序员会花大量时间死记硬背语法细节、框架配置，甚至把常用代码片段存成模板反复复用。而 AI 时代的 Java 开发，AI 工具成了最得力的 “副手”，把重复劳动降到了最低：现在写 CRUD 接口，只要告诉 AI“基于 Spring Boot+MyBatis-Plus 实现用户管理模块，包含增删改查和分页查询”，几秒钟就能生成结构规范的 Controller、Service、DAO 层代码，还会自动处理参数校验、异常捕获；；试 bug 时，把报错信息和相关代码发给 AI，它能快速定位问题（比如 SQL 注入风险、线程安全隐患），甚至给出优化方案。但这并不意味着 “不用懂代码”，反而对核心能力的要求更高 ——AI 生成的代码可能存在业务适配性问题，需要你根据实际场景修改（比如调整数据库索引设计、优化并发处理逻辑）；

入职第一天，领取电脑和对应的办公用品，坐到工位上。熟悉周围环境，查看公司要求文档，准备配置开发环境，在Git上拉取代码。后面一周，都是在工位上看代码，在分析项目结构，还有接口文档。后面就开始逐步接需求了，但前面还是暴露了许多问题，比如太不好意思，不敢去问别人，如果要快速度过landing期，一定不要怕问问题，大胆去问，这样才能帮助自己快速landing，不要怕问的问题太水，一定要外向一点和大家快速打成一片。

问的豆包，豆包说的如下：作为 AI，我不会 “取代” 程序员的工作 —— 但会成为你最得力的 “工作搭档”，把重复、繁琐的环节效率拉满，让你聚焦更有价值的核心创作。程序员的核心竞争力，从来不是 “写代码” 本身，而是逻辑拆解能力、业务理解深度、问题解决智慧，以及对技术趋势的判断—— 这些需要创造力、共情力和实战经验的能力，正是 AI 目前无法替代的。但真正关键的部分，依然需要你主导：比如理解业务场景背后的用户需求（为什么要做这个功能？用户会怎么用？）、设计高可用的系统架构（如何应对高并发？如何保证数据安全？）、优化核心算法的性能（如何减少冗余计算？如何降低延迟？）、以及对接团队协作中的沟通协调（和产品、测试对齐需求，和后端同事协商接口规范）。就像计算器没有取代数学家，绘图软件没有取代设计师 ——AI 只会让程序员的工作 “更高效、更聚焦”。未来的优秀程序员，会是善于利用 AI 工具的 “技术决策者”：把机械工作交给 AI，自己专注于更有创造性、更具战略价值的环节。所以不用焦虑被取代，反而可以试着把我当成你的 “专属助理”：让 AI 帮你处理杂活，你把时间花在提升核心能力上 —— 比如深耕某个技术领域（云原生、AI 应用、网络安全）、理解更多业务逻辑、锻炼架构设计思维，这些才是不可替代的竞争力。有被豆包安慰到，提升了自己的信心。

第一家实习的公司算网络安全这一块的权威公司。当时老师推荐去的，我刚学完 Java 基础和 Spring Boot 框架，还没真正接触过企业级项目。实习两个月，我从只会写简单 CRUD 接口的新手，慢慢能独立完成中小型功能开发、解决常见的后端问题，还熟悉了企业级 Java 项目的开发流程：从需求评审、接口设计（用 Swagger 生成接口文档），到编码、测试、部署（接触了 Docker 容器化部署的基础流程），每一步都有规范可依。

不用为了碎银几两，在不喜欢的工作里消耗光阴，对着不合理的要求忍气吞声；不用在需要选择时，被 “性价比” 绑架，放弃心中真正渴望的生活；更不用在家人需要支持时，因囊中羞涩而无能为力，只能眼睁睁看着遗憾发生。当你有了足够的经济底气，说 “不” 就不再是冲动的任性，而是从容的选择：可以对消耗你的人际关系说不，把时间留给值得的人；可以对违背底线的规则说不，守住内心的原则与体面；可以对一眼望到头的平庸说不，去尝试那些曾经不敢想的可能 —— 学一门新技能、创业做喜欢的事、来一场说走就走的旅行，甚至只是安安静静待着，不被 “必须赚钱” 的焦虑裹挟。赚钱从来不是目的，而是手段。它给你底气去拒绝不想要的，也给你自由去选择想要的。不用被迫妥协，不用委屈求全，能按照自己的节奏生活，能守护想守护的人，能在人生的十字路口，勇敢走向那条 “更难但更对” 的路 —— 这才是赚钱最珍贵的意义。愿我们都能在努力中积攒底气，拥有说 “不” 的权利，也拥有奔赴热爱的自由。

不可否认的是，26的秋招和春招有一部分公司开的都很早。秋招就先不谈，春招来说，字节目前有的岗位已经开放了。目前的趋势来看就是校招的时间线统一拉长了，基本上每个时间段都有公司在招聘，只不过最集中的还是常说的金九银十和金三银四。与其纠结 “金一银二” 是否取代了传统旺季，不如认清 “校招无淡季” 的新现实 —— 对求职者来说，早启动、稳节奏、强准备，才是应对拉长时间线的核心逻辑。首先，放弃 “等旺季再发力” 的拖延心态，现在就是最佳准备期。既然头部公司已陆续开放岗位，就意味着 “先到先得” 的隐形规则开始生效：部分岗位招满即止，早投递能抢占 HR 的注意力，也能避开后期简历扎堆的竞争高峰，哪怕你目前简历还未打磨好、项目经验尚需梳理。其次，建立 “动态岗位库”，精准跟踪而非盲目海投。春招岗位分散在不同时间段，盲目投递不仅耗费精力，还可能因岗位与自身适配度低导致反馈率低下。建议你按 “梦想公司、匹配公司、保底公司” 分类，每类筛选 5-8 家核心目标：梦想公司重点关注其提前批、内推通道（内推通常能跳过简历初筛，直达笔试或面试）；匹配公司聚焦与专业、实习经历高度契合的岗位，这类岗位是拿 offer 的核心抓手；保底公司则选择行业稳定、需求旺盛的企业，避免后期陷入 “无 offer 可拿” 的被动。同时用表格记录每家公司的岗位开放时间、投递状态、笔面试节点，确保不遗漏关键信息。再者，笔试面试提前练，拒绝 “临时抱佛脚”。校招时间线拉长，不代表笔面试难度降低 —— 恰恰相反，早开放的岗位往往对候选人的硬实力要求更高。建议你现在就启动刷题计划：技术岗重点刷 ******** 算法题、计算机基础知识点（操作系统、数据库、网络），每周至少完成 10-15 道题，同时模拟笔试场景训练答题速度；最后，保持心态稳定，接受 “阶段性反馈”。拉长的校招周期容易让人陷入焦虑 —— 可能你投递了几家公司却迟迟没回应，或是笔试通过后卡在面试环节。但请记住，校招是一个 “逐步匹配” 的过程，一次失利不代表能力不足，可能只是岗位适配度或时机问题。建议你每周花 1-2 小时复盘：简历是否需要优化？笔试错题是否掌握？面试中哪些问题回答得不好？及时调整策略，比盲目投递更有意义。同时不用过度关注他人进度，每个人的求职节奏不同，专注于自己的目标，稳步推进，自然会等到属于自己的 offer。

虽然2026年，没有实习找工作的难度很大，更别说进大厂，但还是有一部分人没有实习却也能进大厂。有一部分大厂是学历厂，如果是双9及以上这种很好的学历也可以进入这种大厂。也有一部分通过高含金量的竞赛，比如ACM竞赛，比如kaggle竞赛，这些竞赛中取得的成绩，比如金牌，也可以进大厂。因为这种竞赛的含金量很高，能在这种竞赛中取得好成绩，学习能力是毋庸置疑的。或者在研究中写出来高含金量的论文，对于这个领域有很深的见解，这种人也可以进入大厂。综上所述，零实习进大厂需要证明出自己对应的能力，可以通过学历也可以通过竞赛还可以通过研究成果。

抛开难度的话，字节肯定是我最想去的公司。顶尖独角兽，行业领先的薪资，免费的三餐还有对应的房补。字节也没有那么卡学历，学长去的最好的公司就是字节。但真正让我心动的，远不止这些 “看得见的福利”。字节最吸引我的，是它 “始终创业” 的氛围和对年轻开发者的信任 —— 在这里，没有层层叠叠的流程束缚，只要你有想法、能落地，就能获得足够的资源支持去试错。就像抖音、飞书这些国民级产品，都是从一个个小团队的创新尝试中成长起来的，这种 “不设限” 的成长环境，对于想快速积累实战经验、突破技术边界的人来说，简直是理想沃土。