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不止是云原生:为什么 Go 的热度在持续上升?来自社区的真实声音

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/07/23/go-surge-in-popularity

大家好,我是Tony Bai。

最近,在国外的 Go 语言社区(Reddit r/golang),有用户提出了一个我们许多人可能都想过的问题:“是只有我一个人觉得,还是 Go 近年来的人气确实在上升?”

这个问题迅速引爆了社区,收到了近百条来自全球一线开发者的回复。答案是响亮而一致的:不,不是你一个人。 Go 的崛起,早已超越了其在云原生领域的舒适区,正以一种不可阻挡的势头,渗透到软件工程的各个角落。

这篇文章,不谈空泛的理论,也不做单纯的布道。我想带你一起,潜入这场热烈的社区讨论,去倾听那些最真实、最鲜活的声音,看看开发者们自己,是如何解释 Go 成功的秘诀。

第一支柱:Go,新一代的“基础设施语言”

在所有的讨论中,一个观点被反复提及,并获得了最高的赞誉:

“我称 Go 为‘基础设施语言’(the language of infrastructure)。”

这个定义精准地抓住了 Go 的灵魂。当我们审视当今软件世界的基石时,会发现一个惊人的事实:那些支撑着我们数字世界的骨架,几乎都是用 Go 构建的。社区用户随手就列出了一份星光熠熠的名单:

  • Docker & Kubernetes
  • Podman & Helm
  • Etcd、Consul & Terraform
  • ……等等等等

这些工具定义了容器化、编排和基础设施即代码(IaC)的现代范式。而一个更具冲击力的例子来自一位正在构建 Hypervisor 平台的开发者,他分享道:

“我们的核心分布式系统是用纯 Go 编写的,总共只用了 4 个 外部依赖。其余的一切,都来自 Go 的标准库和 FreeBSD。是的,你没看错,我没有打错字。”

仅凭标准库就能构建如此复杂的底层系统,这强有力地证明了 Go 语言的强大、自足与工程上的优越性。它不是玩具,而是真正能用来打造重型装备的工业级工具。

第二支柱:简单的“宿命”——生产力的终极来源

一个极具洞察力的观点在社区中引发了共鸣:

“Go 的简单性,注定了它会随着时间的推移而越来越受欢迎。”

这是一个奇妙的悖论。许多开发者初识 Go 时,可能会抱怨它“缺少功能”(比如早年关于泛型的激烈争论)。然而,随着项目的深入,大家逐渐意识到,简单性,恰恰是 Go 最强大的武器。

因为它带来了:

  • 极高的可维护性:没有复杂的继承链,没有隐晦的语法糖,代码直截了当,易于理解和修改。
  • 惊人的生产力:当你不再需要为语言的复杂特性而烦恼时,你就能更专注于解决业务问题本身。
  • 极低的上手门槛:正如一位用户所说,“Go 很容易教给新员工”。在一个需要团队协作的工程世界里,这一点至关重要。

另一位开发者补充道:“我讨厌在晦涩的语言废话上浪费时间。我只需要交付高质量、可长期维护的生产级代码。Go 提供了最核心的骨架,这正是我所需要的。”

第三支柱:出色的性能与工程体验的完美平衡

如果说简单是 Go 的哲学,那么在性能与体验之间找到那个“甜点”(Sweet Spot),就是它在工程实践中取胜的关键。

社区对此有一个生动的总结:“我们用 Go 得到了 C 语言 95% 的好处,同时摆脱了它的那些麻烦。” 评论区里一句饱含情感的“NO CMAKE!”足以让无数系统程序员会心一笑。

同时,Go 语言“缓慢改进”(slowly improving)的策略也被认为是优点。对于生产环境而言,这意味着更少的破坏性变更和更稳定的生态系统。

在与另一门备受推崇的系统语言 Rust 的对比中,社区的看法也相当务实:“我们用 Rust 来做更接近底层硬件(close to the metal)的工作,用 Go 来做更高层次的事情。” 两者各有所长,Go 在应用层和中间件层提供了无与伦比的开发效率。

一个现代化的加分项:与 AI 工具的奇妙协同

在 AI 赋能开发的今天,Go 的简单性再次展现出意想不到的优势。社区里关于 Go 与 AI Code Assistants(如 Copilot)的讨论,揭示了一个新的增长点。

  • 一方面,AI 更“喜欢”Go。 因为 Go 语言相对年轻,其在网络上的训练数据中,“历史垃圾代码”(比如陈旧的 WordPress/PHP 样例)较少。其简洁、统一的语法也让 AI 更容易学习和生成高质量的代码。
  • 另一方面,开发者更喜欢用 AI 写 Go。 正如一位用户所说:“因为 Go 代码易于阅读和理解,AI 提出的建议可以在几秒钟内被接受或拒绝。”

这种奇妙的协同效应,恰恰体现了 AI 辅助开发的最佳实践:AI 作为一个强大的初稿生成器,而 Go 的简洁性则极大地降低了人类进行代码审查和最终决策的认知负荷。

小结:一个引人深思的提醒

在这场热烈的讨论中,那位构建 Hypervisor 的资深开发者,在给一位求学的学生提供职业建议时,留下了一段发人深省的话:

“我能给你的最大建议是,亲身去经历用你自己的大脑、用你自己的手指去构建一切的痛苦……不要用 AI,它会在你最需要拓展大脑的时候腐蚀你的大脑。 深入研究未知问题和构想解决方案的能力,将使你无可替代。”

这番话并非是要我们全盘否定 AI,而是一个善意的提醒。

Go 的成功,归根结底是其设计哲学——简单、实用、高效——的成功。它让工程师能将精力聚焦于创造性的核心工作上。而 AI,作为这个时代最强大的工具,我们应该如何使用它,才能放大而非削弱我们作为人类工程师的核心价值?

这或许是 Go热度上升后,带给我们的另一个值得深思的问题。

资料链接:https://www.reddit.com/r/golang/comments/1m41dz9/is_it_just_me_or_has_golang_been_surging_in/


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你的命令行,即将迎来一场“AI 革命”

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/07/09/gemini-cli-starting-guide

大家好,我是Tony Bai。

在软件开发的历史长河中,我们与机器的交互界面经历了一场有趣的轮回。

曾几何时,发光的绿色字符在黑色屏幕上跳动,命令行是我们掌控一切的神圣权杖。从编辑器(Vim/Emacs)到编译器,再到版本控制,整个世界都安然地存在于终端的心跳之中。

随后,图形用户界面(GUI)带来了集成开发环境(IDE)的黄金时代。Borland、Visual Studio、Eclipse、JetBrains… 我们将一切都“集成”到了一个窗口里,享受着点击、拖拽和可视化调试带来的便利。命令行似乎一度退居次席,成了执行零散脚本的“后台工具”。

而今天,当我们以为 VS Code 这样轻快、插件丰富的编辑器已经统一江湖时,一股强劲的“复古之风”正悄然刮起。但这一次,它并非简单的怀旧,而是一场由 AI 驱动的、向命令行的“伟大回归”

为什么是现在?

因为 AI 的出现,再次打破了 IDE 创造的“完美闭环”。我们发现自己又一次陷入了新的“工作流摩擦”:我们的代码在一个窗口,而我们的 AI “外脑”(ChatGPT/Gemini Web)在另一个窗口。我们成了上下文的搬运工,在复制粘贴中消耗着宝贵的专注力。

IDE 插件虽有所缓解,但它们更像是被“关在笼子里”的 AI,能力受限于 IDE 提供的 API。它们无法真正理解你的整个系统环境,无法为你执行一条 docker build 命令,更无法调用你私有的测试脚本。

我们需要的,不仅仅是一个会写代码的 AI。我们需要一个能理解我们整个工作流,并能动手执行的 AI。敏锐的开发者和 AI 公司都已意识到,下一个效率的爆发点,不在 GUI,而在那片最经典、最高效的战场——命令行。

这,正是这场“命令行革命”的核心。

于是,一个全新的物种 “命令行AI智能体 (Command-Line AI Agent)” 开始涌现。OpenAI Codex、Claude Code等拥有强大能力的商业公司背书的各类智能体脚本便像雨后春笋般出现。而在这一新兴的赛道上,Google也携其 Gemini CLI,给出了一个与众不同的答案。它更侧重于工作流自动化 (Workflow Automation)。更具吸引力的是,通过个人 Google 账户认证,你就能享受到慷慨的免费使用额度,这极大地降低了每一位开发者体验这场命令行革命的门槛。

正是因为 Gemini CLI 的这种“慷慨”,我认为它值得一次系统而深入的探索。

我即将开启一个全新的微专栏系列 《Gemini CLI:重新定义命令行 AI 开发》,该专栏将用 5篇由浅入深的实战文章,向你完整地展示,当今最前沿的大语言模型(比如Gemini 2.5 pro),是如何与开发世界最经典、最高效的交互界面——命令行——相结合,从而迸发出惊人的能量。此外,专栏中的示例均采用Go代码。

在这个系列中,你将看到:

  • 第一篇《入门篇》: 我们将为你带来初见的“Wow 时刻”。你将看到 Gemini CLI 如何仅用一个 @ 符号,就读懂并分析一个你完全陌生的 Go 项目,这是一种你从未体验过的、AI 与本地文件系统的深度融合。

  • 第二篇《实战篇》: 我们将带你彻底驾驭 @、!、/ 这三驾马车,在真实的 Go 项目中,完成从代码分析、编译测试到 Git 操作的全流程。我们将让你相信,大部分开发任务,都可以且应该在命令行中一气呵成。

  • 第三篇《进阶篇》: 我们将为你系上 AI 时代的“安全带”。你将掌握 Checkpointing (快照回滚) 机制,让你可以像玩游戏读档一样,随时回退 AI 的任何一次代码修改,从而安心地让它进行最大胆的重构实验。

  • 第四篇《扩展篇》: 我们将带你扮演“造物主”的角色。你将学会如何通过自定义工具MCP 服务器,将你自己的脚本、公司的内部 API,甚至任何你能想到的外部系统,全部接入 Gemini CLI 的能力版图,打造真正属于你的神器。

  • 第五篇《应用篇》: 我们将展示一个终极工作流。如何用一句自然语言指令,驱动 AI 自动完成在线研究、信息整合、内容创作,并最终将一篇完整的 Markdown 技术报告保存在你的本地。这,是自动化思想的极致体现。

这不关乎怀旧,这关乎进化。

这不是退回终端,而是带着 AI 的力量,重返我们最熟悉的战场。

如果你对提升开发效率有极致的追求,如果你相信最好的工具就应该在弹指之间,那么,请锁定我们。

点击下方卡片,即刻关注,与我们一同见证这场正在发生的革命!


如果你和我们一样,对探索 Go 与 AI 的前沿交叉领域充满热情,那么这个微专栏仅仅是一个开始。

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