Go 1.26 发布在即,为何 json/v2 依然“难产”?七大技术路障全解析

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/02/11/go-1-26-json-v2-delay-7-technical-roadblocks

大家好,我是Tony Bai。

Go 1.26 预计将于本月(2026 年 2 月)正式发布。然而,在即将到来的 release notes 的欢呼声中,有一个备受瞩目的名字依然带着“实验性”的标签躲在 GOEXPERIMENT 背后——那就是 encoding/json/v2

作为 Go 生态中最核心的基础设施之一,JSON 库的每一次呼吸都牵动着数百万开发者的神经。从 v1 到 v2,不仅仅是性能的提升,更是一场关于API 设计哲学、向后兼容性与极致性能的艰难博弈。

很多人以为 v2 的延迟是因为“官方动作慢”或“设计理念之争”。但当我们深入 json/v2 工作组的看板,剥开表层的讨论,会发现横亘在稳定版之前的,是七个具体而微、却又关乎全局的技术“钉子”。这些问题并非宏大的路线图分歧,而是关乎浮点数精度、错误处理语义、API 封装性等实打实的工程细节。

本文将基于最新的 GitHub Issues 讨论(截至 2026 年 2 月),带你通过显微镜审视这七大阻塞问题,一窥 Go 标准库演进背后的严谨与妥协。

七大阻塞问题(Blockers)一览

深度解析:魔鬼藏在细节中

1. API 设计的“丑陋妥协”:jsontext.Internal (#73435)

在当前的 encoding/json/jsontext 包中,竟然存在一个导出的 Internal 类型。这在 Go 标准库的审美中,简直是“房间里的大象”。

jsontext 是 v2 引入的底层包,专注于 JSON 的语法解析(Tokenizing),而上层的 json 包负责语义绑定(Binding)。为了让上层包能够访问底层的缓冲区或状态机,当前的实现不得不导出一个 Internal 符号。

这违背了 Go 标准库的黄金法则之一:公共 API 必须是为用户设计的,而不是为实现者自己设计的。

Joe Tsai (dsnet) 提出了一种解决方案:将 jsontext 的核心逻辑移入 encoding/json/internal/jsontext,然后通过类型别名(Type Alias)在公共包中暴露 API。然而,这带来了一个新的难题:godoc 对类型别名的支持并不友好,生成的文档可能会让用户感到困惑,因为方法都挂载在内部类型上。

这个问题已经上升为工具链生态问题。如果这个问题不解决,v2 发布后将面临两个风险:要么用户依赖了这个“临时” API 导致未来无法修改,要么标准库留下了一个永久的“伤疤”。

2. 致命的递归:当 Unmarshaler 遇到指针 (#75361)

这是一个真实且诡异的 Bug。一位开发者在迁移旧代码时发现,以下模式在 v1 中正常工作,但在开启 GOEXPERIMENT=jsonv2 后会导致栈溢出(Stack Overflow):

type MyType string

// 自定义 Unmarshal 方法
func (m *MyType) UnmarshalJSON(b []byte) error {
    // 试图通过定义一个新类型来“剥离”当前类型的方法,以回退到默认行为
    type MyTypeNoMethods *MyType
    var derived MyTypeNoMethods = MyTypeNoMethods(m)

    // v2 在这里会错误地再次识别出 derived 拥有 UnmarshalJSON 方法
    // 从而导致无限递归调用自己
    return json.Unmarshal(b, derived)
}

在 v1 中,开发者习惯通过类型转换来“剥离”自定义方法。但在 v2 中,为了修复 v1 中某些指针方法无法被调用的 Bug(如 #22967),引入了更激进的方法集查找逻辑

v2 的逻辑是:只要这个值的地址(Addressable)能找到 UnmarshalJSON 方法,就调用它。在上面的例子中,derived 虽然是新类型,但它底层的指针指向的还是 MyType,v2 过于“聪明”地认为应该调用 (MyType).UnmarshalJSON,结果造成了死循环。

这是一个典型的“修复了一个 Bug,却引入了另一个 Bug”的案例。Go 团队目前倾向于保留 v2 的正确逻辑(即更一致的方法调用),但也必须为这种遗留代码提供一种检测机制。目前的计划是引入运行时检测或 go vet 检查,明确告知用户:请使用 type MyTypeNoMethods MyType(非指针别名)来剥离方法,而不是使用指针别名。

3. 浮点数的“薛定谔精度”:float32 (#76430)

下面是展示该问题的一段示例代码:

var f float32 = 3.1415927 // math.Pi 的 float32 近似值
json.Marshal(f)

输出应该是 3.1415927(保持 float32 精度),还是 3.1415927410125732(提升到 float64 精度以确保无损)?

Go v1 的 json 包为了兼容性,倾向于将所有浮点数视为 float64 处理。这导致 float32 在序列化时经常会出现“精度噪音”——那些用户并不想要的、只有在 float64 精度下才有意义的尾数。

然而,v2 的 jsontext 包默认使用 64 位精度。这导致了 json.Marshal(上层)和 jsontext.Encoder(底层)在行为上的不一致。

  • 用户期望:float32 就该像 float32,短小精悍。
  • 技术现实:JSON 标准(RFC 8259)并没有区分浮点精度。
  • 性能视角:处理 32 位浮点数理论上更快,但需要专门的算法路径。

Go 团队正在考虑引入 Float32 构造器和访问器到 jsontext 包中,并修改底层的 AppendFloat 逻辑,以支持显式的 32 位浮点数格式化。这不仅是为了“好看”,更是为了数值正确性——避免“双重舍入”(Double Rounding)带来的微小误差。

4. 选项系统的“任督二脉”:透传难题 (#76440)

你调用 json.Marshal(v, json.WithIndent(” “)) 很爽,但如果你想控制底层的 jsontext 行为(比如“允许非法 UTF-8”或“允许重复键名”),你发现:顶层函数把路堵死了。目前的 MarshalEncode 只接受 json.Option,不接受 jsontext.Option。

v2 将 json(语义层)和 jsontext(语法层)拆分是架构的一大进步。但这也带来了配置穿透的问题。

如果为了保持 API 纯洁,强迫用户必须先创建一个 jsontext.Encoder 并在那里配置选项,再传给 json.MarshalEncode,那么 99% 的简单用例都会变得无比繁琐。

Go团队给出的提案是打破层级隔离,允许 json.Marshal 等顶层函数直接接受 jsontext.Option。这是一个实用主义战胜洁癖的胜利。

5. 功能做减法:unknown 标签的存废 (#77271)

v2 曾引入了一个 unknown 结构体标签,用于指示某个字段专门用来捕获所有未知的 JSON 字段。同时,还有一个 DiscardUnknownMembers 选项用于丢弃未知字段。

dsnet(Joe Tsai)发起提案,建议删除两个功能。理由如下:

  1. 功能重叠:v2 已经引入了 inline 标签,它与 unknown 的行为非常相似,仅仅是语义上的微小差别(是否包含“已知”字段)。这种微小的差别会让用户感到困惑。
  2. API 极简主义:如果用户真的需要处理未知字段,可以通过自定义 Unmarshaler 来实现,或者利用 inline 标签配合后期处理。
  3. 向后兼容的智慧:添加功能永远比删除功能容易。现在删除,未来如果真有需求还可以加回来;但如果现在保留,未来想删就难了。

6. 控制流的缺失:SkipFunc (#74324)

json.SkipFunc 是 v2 引入的一个 Sentinel Error,用于告诉编码器“跳过当前字段/值”。目前它只能在 MarshalToFunc(用户自定义函数)中使用。但如果我在类型的方法 MarshalJSONTo 中想跳过自己怎么办?目前是不支持的。

这是一个典型的“二等公民”问题。用户自定义的函数拥有比类型方法更高的权限。这导致在迁移旧代码时,如果要实现“条件性跳过”,必须写出非常丑陋的 hack 代码(比如定义一个空结构体来占位)。

允许 MarshalJSONTo 返回 SkipFunc 看似简单,但它要求调用者必须处理这个错误。这意味着不能直接调用 v.MarshalJSONTo,而必须通过 json.Marshal 来调用,否则你会收到一个未处理的错误。这需要文档和工具链的配合。

7. 文档真空:新接口的最佳实践 (#76712)

v2 引入了 MarshalerTo 和 UnmarshalerFrom 两个高性能接口,它们直接操作 jsontext.Encoder/Decoder,避免了内存分配。但是,到底该什么时候用它们?

目前缺乏明确的文档指导。如果用户在任何时候都直接调用 v.MarshalJSONTo(enc),可能会绕过 json.Marshal 中处理的许多全局选项(如大小写敏感、省略零值等)。

Go 团队计划在文档中明确:这属于“高级 API”,普通用户应始终使用 json.Marshal,除非你在编写极其底层的库。

路线图:我们何时能用上“真v2”?

根据最新的工作组纪要和 Issue 状态,我们可以画出一条清晰的时间线:

  • 当前 (Go 1.26, 2026.02):GOEXPERIMENT=jsonv2 继续存在。v2 代码库已进入主仓库,但 API 仍未冻结。此时适合库作者进行集成测试,但不建议在生产环境核心业务中大规模铺开。
  • 决战期 (2026 H1):必须彻底解决上述 7 个 Blocker。特别是 API 签名相关的修改(如 float32 支持和 SkipFunc),一旦定型就是 10 年承诺。
  • 目标 (Go 1.27, 2026.08):如果一切顺利,我们有望在今年 8 月发布的 Go 1.27 中,看到移除实验标签、正式可用的 encoding/json/v2。这意味着 Go 语言将迎来其历史上最大规模的标准库升级之一。

小结:给 Gopher 的建议

  1. 别急着重构:现有的 encoding/json (v1) 依然稳健。除非你有极端的性能需求(v2 性能提升显著)或需要 v2 独有的某些特性,否则请按兵不动。
  2. 关注 jsontext:即使不用 v2 的序列化,新独立的 jsontext 包也是一个处理 JSON Token 流的神器,非常适合写高性能的底层解析工具。它的 API 设计比 v1 的 Scanner 更加现代化和高效。
  3. 参与反馈:现在是影响 Go 未来 10 年 JSON 处理方式的最后窗口期。如果你对上述 Issue 有独到见解,去 GitHub 上发声吧!

Go 团队的“慢”,是对生态的“敬”。这七个拦路虎,每一个都是为了让未来的十年里,我们能写出更少 Bug、更快速度的 Go 代码。好事多磨,让我们静候佳音。

参考资料

  • json/v2 工作组的看板 – https://github.com/orgs/golang/projects/50
  • encoding/json/v2: working group meeting minutes – https://github.com/golang/go/issues/76406

你更在意什么?

Go 团队为了 API 的洁癖和严谨,宁愿让 json/v2 多飞一会儿。在你的开发实践中,你更倾向于“尽快用上新特性”,还是“哪怕慢一点也要保证接口设计的绝对完美”?你对 float32 的精度噪音有切肤之痛吗?

欢迎在评论区分享你的看法,我们一起坐等 Go 1.26 官宣!


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输入需求,输出系统:AI Agent 正在实现软件工程的“终极梦想” —— 软件工厂!

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/02/10/ai-agent-realizes-ultimate-dream-software-factory

大家好,我是Tony Bai。

在计算机科学与软件工程的历史长河中,始终存在着一个令人魂牵梦绕、却又屡屡受挫的终极梦想——“软件工厂(Software Factory)”

早在 20 世纪 60 年代,日本的大型科技企业(如日立、东芝)就开始尝试引入制造业的流水线理念来生产软件。80 年代,CASE(计算机辅助软件工程)工具试图实现全流程自动化;21 世纪初,MDA(模型驱动架构)试图通过 UML 图直接生成代码。

然而,这些尝试无一例外都未能成为主流。

为什么?因为软件开发与硬件制造有着本质的不同。硬件是标准化的,而软件需求充满了不确定性(Ambiguity)、非标准化(Non-standard)和创造性(Creativity)。传统的刚性流水线无法处理这种“软”的复杂性。

但这一次,不一样。

随着以 GPT-5.2、Claude 4.5、Gemini Pro 3.0 等为代表的大语言模型(LLM)能力的爆发,以Claude Code、Gemini Cli等编码智能体的快速演进,以及Agentic Workflow(智能体工作流)的成熟,我们第一次拥有了能够理解“非标需求”并将其转化为“标准代码”的通用推理引擎。

特斯拉前 AI 总监 Andrej Karpathy 将这一刻定义为 Software 3.0 的黎明。在这个新时代,那个尘封已久的“软件工厂”蓝图,正在从幻想变成触手可及的现实。

今天,我们就来深度剖析这座正在崛起的 AI 软件工厂,看看它将如何重塑我们的行业、生态与职业。

Software 3.0:从“写代码”到“定义目标”

要理解软件工厂的本质,我们需要先理解 Karpathy 提出的软件演进三阶段论。这是一次技术的迭代,更是编程范式的根本性迁移。

Software 1.0:显式编程 (Code)

这是我们最熟悉的时代。程序员使用 Go、Python、C++、Java、TypeScript 等语言,编写显式的逻辑规则。

  • 特征: 人类必须清楚地知道每一步该怎么做(How),然后翻译给机器。
  • 局限: 复杂度随着代码行数线性(甚至指数)增长,维护成本极高。这是典型的“手工作坊”模式。

Software 2.0:数据驱动 (Weights)

深度学习的兴起带来了 2.0 时代。程序员不再编写规则,而是编写目标(损失函数)和准备数据,由优化器(Optimizer)在神经网络的权重空间中搜索出最优解。这是一个黑盒。虽然它能解决图像识别等 1.0 很难解决的问题,但它缺乏逻辑的可解释性。

Software 3.0:自然语言编程 (Prompts)

现在,我们进入了 3.0 时代。LLM 成为了一个新的、通用的可编程实体。

  • 特征: 编程语言变成了英语(或任何自然语言)。我们不再需要告诉机器“怎么做(How)”,只需要告诉它“做什么(What)”和“想要什么结果(Goal)”。
  • 质变: Prompt 成了新的源代码。而能够理解 Prompt 并执行任务的 AI Agent,成了新时代的工人。

正是 Software 3.0 的出现,让“输入模糊需求,输出精确系统”成为了可能。

全景图:解构一座柔性的“AI 软件工厂”

想象一下,未来的软件交付不再是一个团队几周的冲刺,而是一个工厂几分钟的运转。这座工厂不再由传送带和机械臂组成,而是由运行在云端的 Agent Swarm(智能体集群)构成。

这是一座柔性制造的超级工厂,其运作流程如下:

输入端:非结构化的意图

你不需要编写代码,甚至不需要编写格式严格的 PRD 文档。

工厂的原材料可以是极其粗糙的:

  • 一段 30 分钟的产品会议录音。
  • 一张在白板上画的草图照片。
  • 或者仅仅是一句模糊的想法:“帮我做一个给宠物猫记账的小程序,要能识别猫粮的发票,还要有月度支出的数据看板。”

生产车间:智能体协作网络

需求进入工厂后,会被一个Orchestrator(编排器)接管,并分发给不同的“职能车间”。这些车间由专精不同领域的 Agent 组成:

  • 设计车间 (Architect Agent):
    它首先分析需求,进行系统拆解。它会输出:

    • API Spec: 定义前后端交互的接口(如 OpenAPI/Swagger)。
    • Database Schema: 设计数据库表结构(如 SQL DDL)。
    • Tech Stack: 根据需求量级选择技术栈(是选 Next.js 还是纯 HTML?)。
  • 制造车间 (Coder Agent):
    这是工厂的主力军。它会裂变出多个子 Agent 并行工作:

    • Frontend Agent: 根据设计稿生成 React 组件。
    • Backend Agent: 编写 API 逻辑和数据库访问层。
    • SQL Agent: 编写复杂的查询语句。
      它们通过 GitHub 或共享文件系统进行协作,像真实团队一样提交 Pull Request。
  • 质检车间 (QA Agent):
    这是保证“良品率”的关键。QA Agent 不会等到代码写完才介入,而是采用 TDD(测试驱动开发)模式。

    • 它会先根据 Spec 生成测试用例(Test Cases)。
    • 然后对 Coder Agent 提交的代码进行“红绿循环 (Red-Green Loop)”测试。
    • 如果发现 Bug,它不会只是报错,而是将错误日志作为“反馈信号”退回给制造车间,要求重做。
  • 装配车间 (DevOps Agent):
    代码通过测试后,DevOps Agent 上场。它编写 Terraform 或 Dockerfile,调用 AWS/Aliyun/Cloudflare的 API,自动配置云端环境,进行部署。

输出端:即时可用的服务

工厂的传送带末端,输出的不是一堆冷冰冰的代码文件,而是一个可访问的 URL,一个已经配置好的 Admin 后台,以及一套完善的系统监控仪表盘。

这就是 Software 3.0 的终极形态:Prompt in, System out.

核心变革:柔性制造与动态编排

为什么我们要强调这是“柔性”工厂?因为它解决的是传统 CI/CD 流水线最大的痛点——刚性。

传统的流水线是线性的(Build -> Test -> Deploy)。一旦 Test 挂了,流水线就停了,红灯亮起,必须等待人类工程师介入修 Bug。

但 AI 软件工厂是有生命、会呼吸的。

它是基于 Agentic Workflow 的动态有向无环图(DAG),甚至是包含循环的图。

  • 自愈 (Self-Healing):当 QA Agent 发现 Bug 时,系统不会停机。它会触发一个“修复循环”。Coder Agent 会分析 QA 给出的错误日志,结合源代码进行推理,修改代码,再次提交。这个过程可能在几秒钟内迭代数十次,直到测试通过。
  • 动态扩容 (Dynamic Scaling):如果 Architect Agent 发现需求特别复杂(比如涉及 50 个页面),它会自动指挥工厂“招人”——即启动更多的 Coder Agent 实例并行开发,最后再进行合并。

这是一条会思考的流水线。它不仅生产代码,还生产基础设施(IaC)。它与云厂商深度集成,实现了真正的 Serverless——作为用户,你连 Server 都不用感知,你只感知 Service。

行业震荡:生态与角色的重构

当这种“输入需求,输出系统”的工厂模式普及后,软件行业的格局将发生天翻地覆的变化。

软件工程:从“人际协作”到“机机协议”

传统的软件工程理论(Agile, Scrum, 看板)很大程度上是为了解决“人与人协作”中的摩擦——信息不对称、理解偏差、情绪波动。

但在 AI 工厂里,协作变成了 A2A (Agent-to-Agent) 的协议交互。

  • Agent 不会开小差。
  • Agent 不会误解符合 Spec 的接口定义。
  • Agent 不需要每日站会同步进度。

未来的软件工程,将从管理“人”,转向管理“协议”和“标准”。协作的重心将聚焦于“人与工厂”的交互——即如何更精准、更高效地向工厂下达指令(Prompt Engineering / Spec Writing)。

软件生态:开源项目的“模具化”

在 Software 1.0 时代,开源项目(如 React, Spring, Django)是给人用的库(Library)。我们需要学习它的文档,理解它的 API。

在 Software 3.0 时代,开源项目将变成工厂的“模具”。

我们可能不再直接引用库,而是告诉工厂:“用 React 的模具生产前端”。源代码(Source Code)本身可能会变成像汇编语言一样的中间产物/表示——只有 AI 读写它们,而人类只会面向Spec。

Software is ephemeral. Spec is eternal.(软件是瞬态的,规格是永恒的。)

从业者:从“码农”到“厂长”

这是最残酷但也最充满机遇的转变。软件公司的人才结构将呈现极端的两极分化:

  • 订货人 (Product Owner / PM):
    负责定义“我要什么”。在工厂时代,生产成本趋近于零,“决策”的成本变得极高。你需要极强的业务洞察力、审美能力和用户同理心。因为工厂生产得太快了,如果你不知道什么是好的,你生产出来的就是一堆垃圾。
  • 厂长 (Platform Engineer / Architect):
    负责维护工厂本身。你需要设计 Agent 之间的协作 SOP,优化工厂的“良品率”,集成最新的模型能力,确保工厂不会生产出有安全漏洞的产品。
  • 消失的角色:
    纯粹的、重复性的“代码搬运工”和初级 CRUD 工程师。他们的工作将完全被 Coder Agent 取代。

小结:工业革命的前夜

我们正处于软件行业“手工作坊”向“机器大工业”过渡的前夜,就像 1760 年代瓦特改良蒸汽机的前夜。

AI 软件工厂 不是科幻小说,它正在此时此刻发生。

Claude Code的Agent Team、针对编码智能体编排的Gas Town等,很可能都是这座工厂雏形的组件。

Karpathy 说的 “The hottest new programming language is English” 并不是一句玩笑。它意味着编程的门槛被无限降低,但构建系统的门槛被无限拔高。

无论你是想做“订货人”还是“厂长”,现在开始学习驾驭 AI Agent,学习如何构建和管理这些“数字员工”,是你拿到新时代船票的唯一方式。


你的“厂长”初体验

“软件工厂”的时代正在加速到来,我们每个人都将面临从“码农”到“订货人”或“厂长”的转型。想象一下,如果你现在拥有一座 24 小时不停工的“AI 软件工厂”,你最想让它为你生产一个什么样的系统?你认为在“机机协作”的未来,人类程序员最后的护城河在哪里?

欢迎在评论区分享你的脑洞与思考!让我们一起在这场软件工业革命的前夜寻找坐标。

如果这篇文章为你揭示了软件工程的未来,别忘了点个【赞】和【在看】,并转发给你的架构师朋友,大家一起未雨绸缪!


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