本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/02/05/brad-fitzpatrick-cachelink-reduce-go-test-wait-time

大家好，我是Tony Bai。

在维护大型 Go 单体仓库（Monorepo）时，你是否遇到过这样的场景：明明只是修改了测试的运行参数（比如 -run 的正则），或者在不同的 CI 节点上运行同一个包的测试，却发现 go test 依然在缓慢地执行“链接（Linking）”步骤？

对于代码量巨大的项目，链接过程往往是构建链条中最耗时的一环。为了解决这一痛点，Go 社区领袖、Tailscale 核心开发者 Brad Fitzpatrick 近日提交了 #77349 提案，建议引入 -cachelink 标志。这一看似微小的改动，有望在分布式测试和重复执行场景下，显著“挤出”原本被浪费的等待时间。

被忽视的瓶颈：重复链接的代价

Go 的构建缓存（GOCACHE）机制已经非常高效，它能很好地缓存编译阶段的中间产物（.a 文件）。但是，当你运行 go test 时，工具链的最后一步——将所有依赖链接成一个可执行的测试二进制文件——通常是“一次性”的。

这意味着，即使你的代码没有任何变动，只要测试指令稍有变化（例如多次运行 go test 但指定不同的测试用例），Go 工具链往往会重新触发链接器。

# 第一次运行：链接 + 执行
$ go test -run=^TestFoo$ ./pkg/

# 第二次运行（代码未变）：依然触发重新链接 + 执行
$ go test -run=^TestBar$ ./pkg/

对于依赖项数以千计的大型项目，链接过程可能长达数秒甚至更久。在本地频繁调试或 CI 流水线中，这些重复的秒数累积起来就是巨大的时间浪费。

Brad 的解法：-cachelink

Brad Fitzpatrick 的提案非常直接：允许将链接器输出的最终测试二进制文件，也写入 GOCACHE。

通过显式开启 -cachelink，go test 的行为将发生变化：

1. 它会基于构建输入（代码、依赖、环境变量等）计算哈希。
2. 如果发现 GOCACHE 中已经存在已链接好的测试二进制文件。
3. 直接跳过链接步骤，复用该文件进行测试。

这样，上述例子中的第二次调用将瞬间启动，因为最耗时的构建步骤被完全省去了。

为什么不做成默认行为？

既然能提速，为什么不默认开启？Brad 在提案讨论中给出了专业的权衡分析：

空间 vs. 时间。

测试二进制文件通常包含完整的符号表和调试信息，体积比普通的中间对象文件大得多。如果默认缓存所有测试二进制文件，开发者的磁盘空间（GOCACHE）会迅速膨胀。因此，这是一个以空间换时间的策略，更适合由开发者根据项目规模手动开启，或者在 CI 环境中配置。

分布式 CI 的“加速器”

该提案真正的杀手级应用场景是 分布式 CI 系统。

许多大厂使用 GOCACHEPROG 来在构建集群间共享缓存。在典型的 CI 流程中，测试任务往往会被分片（Sharding）到数十台机器上并发执行。

• 现状：每一台机器拉取源码后，都需要各自进行一次链接操作，浪费计算资源。
• 引入 -cachelink 后：第一台完成构建的机器会将二进制文件上传到共享缓存。后续几十台机器直接下载该文件并运行，全集群的链接成本降为“1”。

不仅是 go test -c

有经验的开发者可能会问：“我为什么不直接用 go test -c 手动编译成二进制文件，然后分发运行呢？”

Brad 指出，手动管理二进制文件会绕过 Go 原生的测试结果缓存。而 -cachelink 的精妙之处在于，它既复用了二进制文件，又保留了 go test 完整的缓存与输出管理体验。你不需要编写复杂的脚本来管理这些文件，一切依然由 go 命令自动处理。

小结

目前，该提案已进入活跃评审阶段，并有了初步的代码实现。对于深受“构建慢”和“测试慢”困扰的大型项目维护者来说，这无疑是一个值得期待的性能优化利器。我们有望在 Go 1.27 或后续版本中见证它的落地。

资料链接：https://github.com/golang/go/issues/77349

聊聊你的构建之苦

链接时间正在成为你的“带薪摸鱼”理由吗？在你的项目中，go test 运行一次通常需要多久？你为了缩短测试反馈周期，还尝试过哪些黑科技（比如 GOCACHEPROG）？

欢迎在评论区分享你的实战经验或吐槽！让我们一起期待 -cachelink 的落地。

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/02/05/ai-code-quality-surpasses-80-percent-of-human-programmers

大家好，我是Tony Bai。

随着 Claude Code、Gemini Cli、OpenCode 等 AI 智能体编程工具的爆火，技术圈里出现了一种流行的论调：

• “AI 写的代码质量不高，全是 Bug。”
• “简单的还行，复杂的还得靠人。”
• “AI 也就是个实习生水平。”

这些批评有道理吗？当然有。AI 确实会产生幻觉，逻辑偶尔会断裂。

但这种批评忽略了一个最基本的事实：我们拿来对比的基准（Baseline），往往是我们心目中“理想的资深工程师”。

请现在、立刻、马上打开你公司的 Github私有库或GitLab，随便点开一个两年前的遗留项目，看看里面的代码：

• 那些随意的变量命名 tmp, data1；
• 那些长达 800 行、没有任何注释的上帝函数；
• 那些为了赶上线而写死的 Magic Number；
• 那些复制粘贴了 5 遍却忘了改参数的逻辑……
• … …

这才是人类编码的常态。

如果我们摘下“幸存者偏差”的滤镜，从全局视角的大数定律来看，一个残酷的真相正在浮出水面：

AI 写的代码，虽然缺乏神韵，但其平均质量，可能已经超越了80%的人类程序员。

人类的“熵增” vs. AI 的“基准线”

人类写代码，本质上是一个对抗熵增的过程。而人类在这个过程中充满了弱点：

• 情绪与疲劳：下午 5 点写的代码，质量通常低于上午 10 点。为了赶着回家，我们会下意识地省略错误处理（catch (e) { // TODO }）。
• 知识盲区：即使是高级工程师，也记不住所有正则表达式的语法，或者某个冷门 API 的最佳实践。
• 懒惰：没人喜欢写文档，没人喜欢写单元测试。

相比之下，AI 简直就是代码规范的狂热信徒。

• 标准化：只要你 Prompt 给对了，它生成的代码默认符合 PEP8、Google Style、Effective Go 或任何你指定的规范。
• 全面性：它不厌其烦地写 Docstring，写类型注解，写样板代码。这些人类最讨厌干的脏活，是 AI 的舒适区。
• 无情绪：它不会因为被产品经理气到了，就故意写一段晦涩难懂的代码报复社会。

AI 也许写不出 Linux 内核那样的神作（上限），但它绝对不会写出连缩进都乱七八糟的垃圾。它极大地拉高了代码质量的底线。对于商业软件而言，底线的提升，往往比上限的突破更有价值。

自动驾驶的启示：一场“平庸”的胜利

我们可以用自动驾驶来做一个绝佳的类比。

每当特斯拉撞上路桩，媒体都会大肆报道。人们会说：“你看，机器还是不靠谱。”

但我们忽略了，此时此刻，全世界有成千上万的人类司机正在因为酒驾、看手机、打瞌睡、路怒症而制造车祸。

统计数据最终会证明：只要 AI 的故障率低于人类的平均故障率，它就是巨大的进步。

编程也是一样。

AI 编程的终局，不是写出完美无瑕的代码，而是写出比“人类平均水平”更可靠的代码。

当 AI 写的代码自带测试、自带文档、没有低级语法错误时，它就已经赢了。它消灭了“垃圾代码”。这将是一场“平庸的胜利”——软件工程将不再依赖个别天才的灵光一闪，而是依赖工业化、标准化的稳定产出。

范式转移：从“写代码”到“审代码”

如果承认 AI 已经是中级工程师水平，那么人类的角色必须发生根本性的转变。

以前，我们是 Coder（代码作者）。现在，我们被迫成为了 Reviewer（审查者）和 Architect（架构师）。

这其实对人类提出了更高的要求。

• 阅读理解能力：AI 一秒钟生成 100 行代码，你是否有能力在 10 秒内看出其中的逻辑漏洞？
• 系统设计能力：既然“搬砖”的工作 AI 做得比你好，你必须去思考“砖头该怎么垒”——系统架构、数据模型、业务边界。

更关键的是“自动化验证”。

既然人类读代码的速度跟不上 AI 写代码的速度，我们就必须建立一套“机器审查机器”的机制。

• AI 写代码，AI 写测试。
• AI 写实现，Compiler/Linter 做检查。

未来的软件质量，将不取决于你手写了多少行代码，而取决于你设计了多严密的护栏（Guardrails）和验收标准（Spec）。

小结：拥抱“无人编程”时代

我们可能正在经历软件工程领域的“无人驾驶时刻”。

初期，我们需要“安全员”（人类程序员）手扶方向盘，随时准备接管。

但随着模型能力的迭代（如 GPT-5.2、Gemini 3.0 Pro、Claude 4.5 Opus等），接管的频率会越来越低。

最终，“人类手写代码”可能会被视为一种不安全的行为——就像现在“酒后驾车”一样。

因为人类是不稳定的、不可控的。而经过严格 Prompt 工程和测试约束的 AI，是稳定、可控、可追溯的。

承认 AI 比我们写得好，并不丢人。

这意味着我们可以从繁琐的语法细节中解放出来，去追求那 1% 的“神来之笔”——创造力、同理心和对未来的想象。

你怎么看这个“80%”？

你认同这个残酷的结论吗？在你看来，AI 生成的代码最让你放心的地方在哪里？最让你担心的地方又在哪里？欢迎在评论区开启你的辩论模式！

如果这篇文章戳中了你的“痛点”，别忘了点个【赞】和【在看】，并转发给你的开发伙伴，看看他们敢不敢“承认”！

如何做 AI 的“安全员”？

AI 的代码质量已经超越了大多数初级工程师。作为一个“AI 时代的 Tech Lead”，你该如何建立一套机制，来驾驭这股庞大的算力？

在我的极客时间专栏《AI 原生开发工作流实战》中，我们不谈如何写代码，而是谈如何审代码，如何构建 Test-Driven 的自动化护栏。

• 如何利用 Claude Code 自动生成高覆盖率的测试用例？
• 如何构建 AI Code Reviewer 来预审代码？
• 如何用 Spec 约束 AI，防止幻觉？

让我们一起，从“写代码的人”，进化为“定义代码标准的人”。

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