2026年一月月 发布的文章

Go 考古:图灵奖得主 Ken Thompson 亲述,Go 语言是如何在 C++ 的“废墟”上诞生的

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/05/how-ken-thompson-developed-go-language-at-google.

大家好,我是Tony Bai。

为什么 Go 语言极其痛恨复杂的特性?为什么 Go 如此执着于编译速度?我们常说 Go 是一门“工程实用主义”的语言,它的设计哲学是“少即是多”。但你是否想过,这种近乎偏执的简洁,究竟是为了对抗什么?

这一切的答案,都藏在 2007 年 Google 内部的一场 C++ 标准委员会汇报演讲中。当图灵奖得主 Ken Thompson 发现自己竟然“看不懂”新的 C++ 特性时,一颗变革的种子就此埋下。

最近,我重温了这段 Ken Thompson(Unix 之父、Go 语言联合创始人)的珍贵访谈。在访谈中,老爷子毫无保留地讲述了 Go 语言诞生的前因后果。 故事的起点,并非某次高瞻远瞩的战略规划,而是一次“听不懂”的 C++ 技术分享,以及 Google 内部那令人绝望的 45 分钟编译时间。

本文基于 Ken Thompson 的访谈实录,带你回到那个决定性的瞬间,还原 Go 语言诞生背后的真实故事。

压死骆驼的最后一根稻草:C++ 的“新特性”

故事发生在 2007 年左右。当时,Google 内部有一位 C++ 标准委员会(ANSI C++)的代表。

有一天,这位代表刚开完标准会议回来,在 Google 内部做了一场技术分享,向大家介绍 C++ 即将引入的“新特性”(注:推测是指当时的 C++0x,即后来的 C++11 草案)。

Ken Thompson 就在台下。作为发明了 B 语言(C 语言的前身)并重写了 Unix 内核的宗师级人物,他在听完这场一小时的密集分享后,感受到的不是兴奋,而是困惑

“这所谓的‘新东西’,在我看来比语言本身还要大。”
“那些关于指针的形式,除了指针之外还意味着其他东西……我告诉你,我没听懂。”

想象一下,连 Ken Thompson 都直言自己“没听懂” C++ 的新特性,这说明了什么?

在他看来,这些所谓的“改进”,只是在不断地堆砌复杂度。这场演讲成为了催化剂。Ken 回到办公室,找到了同样对现状不满的 Robert GriesemerRob Pike

Ken 的不满在于语言的过度复杂,而 Rob Pike 的痛点则在于 Google 庞大的工程规模

Google 的工程噩梦:10 行代码与 500 万行编译

当时的 Google 面临着一个前所未有的工程挑战:Monorepo(单一代码仓库)的膨胀

Ken 在访谈中描述了一个令人窒息的场景:

“在 Google,你可以从任何源文件中引用库。你可能只写了一个 10 行的程序,但最终却需要处理 500 万行的编译量。”

这不是夸张。由于缺乏严格的依赖管理和可见性控制,一个微小的依赖引入,可能会像滚雪球一样,将底层的庞大库(如 Protocol Buffers、基础库等)全部卷入编译过程。

更糟糕的是,头文件(Header files)的包含机制导致了严重的重复劳动。

“像最简单的库,可能会被加载和检查成百上千次。”

虽然 Google 拥有当时世界上最强大的分布式编译集群(成百上千个 CPU 并行工作),虽然工程师们发明了各种缓存机制和 ifdef 技巧来避免重复包含,但物理定律是不可违背的。

编译一个简单的程序,需要等待 15 分钟,甚至 45 分钟。

Rob Pike 对此深恶痛绝。这种低效的开发循环,正在扼杀 Google 工程师的创造力。

三个火枪手与“一票否决权”

于是,在 Google 的一间办公室里,Ken Thompson、Rob Pike 和 Robert Griesemer 聚在了一起。

Ken 说出了那句改变历史的话:

“What are we going to do about it? Let’s write a language.”(我们该怎么办?让我们写个语言吧。)

这是一个完美的互补组合:

  • Rob Pike:深刻理解 Google 的工程痛点(依赖地狱、构建速度、大规模协作)。
  • Ken Thompson:拥有深厚的语言和编译器构建历史。
  • Robert Griesemer:被称为“瑞士军刀般的语言专家”,熟悉理论上存在的所有语言特性,是团队的理论百科全书。

在设计 Go 语言时,他们制定了一个残酷但有效的规则:全员同意原则

“我们必须都同意某个特性,它才能被加入。仅仅因为‘我想要这个特性’是不够的。”

这个规则过滤掉了绝大多数“花哨但非必要”的特性。Go 语言之所以能保持如此干净、紧凑,正是因为这三位创始人在最初就把住了关口。

遗产与未来

Ken Thompson 在 Go 语言开源并走上正轨后,逐渐淡出了核心开发。但他对 Go 的后续发展给予了极高的评价,特别是对标准库。

“在我离开后,后来的人写了一套极其出色(magnificent)的标准库。”

那之后,这位图灵奖得主在 Google 的工作中,几乎只使用 Go 语言,并且几乎只使用标准库

他对 Go 的评价朴实无华:

“它很简单。任何人都可以在一小时内学会它。当你写代码时,它运行得足够快,给你即时的反馈。”

小结

重读这段访谈,我们就能理解:

  • 为什么 Go 甚至不愿意引入三元运算符?
  • 为什么 Go 的依赖管理(Go Modules)对版本控制如此严格?
  • 为什么 Go 编译器宁愿牺牲一些优化也要保证极快的编译速度?

因为 Go 从诞生的那一刻起,就是为了反抗 C++ 的过度复杂,和解决 Google 级别的工程规模问题

它不是为了在编程语言理论上创新,而是为了让像 Ken Thompson 和 Rob Pike 这样的工程师,不再需要在编译期等待 45 分钟,不再需要去猜测一段代码到底在通过指针玩什么花样。

Go 的诞生,是工程实用主义对无节制复杂性的一次伟大胜利。

资料链接:https://www.youtube.com/watch?v=NTrAISNdf70


你的“编译等待”时刻

45分钟的编译时间催生了Go语言。在你的开发生涯中,是否也经历过类似的“编译噩梦”?或者,你是否也曾被某些语言的“过度复杂”劝退过?

欢迎在评论区分享你的故事! 让我们一起致敬那些为了“简单”而努力的先驱。

如果这篇文章让你对Go语言的设计哲学有了更深的理解,别忘了点个【赞】和【在看】,并转发给身边还在忍受漫长编译的朋友!


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刚刚,Claude Code 作者曝光了自己的“私房”配置:原来顶尖高手是这样用 AI 写代码的!

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/05/claude-code-author-reveals-private-ai-coding-config

大家好,我是Tony Bai。

自从 Claude Code 发布以来,我和大家一样,都在探索这个“终端里的 AI 智能体”到底能爆发出多大的能量。

就在昨天,Claude Code 的创造者、Anthropic 的核心工程师 Boris Cherny 在社交媒体上毫无保留地晒出了他自己的 Claude Code Setup(配置与工作流)

看完他的分享,我最大的感受是:英雄所见略同!

Boris 的很多“私房技巧”,不仅验证了 AI 原生开发的高效性,更令人惊喜的是,其中 80% 的核心实践,竟然都与我的专栏《AI 原生开发工作流实战》中的教学内容完美印证。

今天,我就带大家深度拆解一下这位“Claude Code 之父”的开发心法,结合他晒出的真实配置代码,看看Claude Code作者们都是如何驾驭 AI 的。

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心法一:多线程并发 —— 做 AI 的“指挥家”

Boris 分享的第一个技巧就非常硬核:

“I run 5 Claudes in parallel in my terminal… I also run 5-10 Claudes on claude.ai/code.”
(我在终端里并行运行 5 个 Claude… 同时在网页端也运行 5-10 个。)

这意味着什么?这意味着他把自己变成了一个“任务调度器”。

这正是我们在专栏 概念篇 中反复强调的开发者角色转型:从“代码的生产者”转变为“工作流的指挥家”

在 Boris 的截图中,我们可以清晰地看到他正在运行多个独立的 Session,其中一个正在处理复杂的类型检查和构建任务:

Bash(bun run typecheck 2>&1 | head -100)
Bash(bun run build:agent-sdk-typings && tsc ...)
# ... AI 正在自主修复类型错误 ...

在 AI 原生时代,我们的生产力不再受限于打字速度,而是受限于并发管理能力。你可以同时开启多个 Session:1 号 Claude 负责修 Bug,2 号 Claude 负责写测试,3 号 Claude 负责重构。你不再是自己在写代码,你是在指挥一个“虚拟团队”。

心法二:上下文的艺术 —— 极简主义的 CLAUDE.md

Boris 也晒出了他的 CLAUDE.md 文件。出乎意料的是,它非常简洁,没有任何冗余的废话。

Boris 的 CLAUDE.md 真实代码:

# Development Workflow

**Always use bun, not npm.**

```sh
# 1. Make changes

# 2. Typecheck (fast)
bun run typecheck

# 3. Run tests
bun run test -- -t "test name"  # Single suite
bun run test:file -- "glob"     # Specific files

# 4. Lint before committing
bun run lint:file -- "file1.ts" # Specific files
bun run lint                    # All files

# 5. Before creating PR
bun run lint:claude && bun run test

这完美印证了我们在专栏 第 06 讲《上下文的艺术(上):详解CLAUDE.md 与 AGENTS.md 中的观点:CLAUDE.md 是 AI 的操作手册,必须精准、可执行。

注意看他的第一句:Always use bun, not npm. —— 这是一个典型的“负向约束”。他在教 AI “做什么”的同时,更明确了“不做什么”,这能极大地减少 AI 犯错的概率。

心法三:将经验“代码化” —— Slash Commands 与 Sub-agents

Boris 提到他极度依赖 Slash Commands(斜杠指令)Sub-agents(子智能体)

“I use slash commands for every ‘inner loop’ workflow… This saves me from repeated prompting.”
(我把所有高频工作流都封装成了 Slash Commands,这让我免于重复写 Prompt。)

他展示的 .claude/commands/ 目录结构简直就是我们专栏 第 08 讲 自定义指令:精通Slash Commands,打造你的私人命令集 的最佳教具:

.claude/
  commands/
    build-validator.md   # 专门负责构建验证的指令
    code-architect.md    # 专门负责架构设计的指令
  agents/
    code-simplifier.md   # 一个专门负责简化代码的 Sub-agent
    verify-app.md        # 一个专门负责全链路测试的 Sub-agent

他把“架构设计”、“代码简化”、“应用验证”这些复杂的脑力劳动,全部封装成了可一键调用的指令和专家分身。把你的经验变成代码,让 AI 替你执行经验,这才是高阶玩家的玩法。

心法四:自动化收尾 —— Hooks 的妙用

这也是我最喜欢的一部分。Boris 展示了一个非常漂亮的 PostToolUse Hook 配置,用来解决代码格式化问题:

Boris 的 settings.json 配置片段:

"PostToolUse": [
  {
    "matcher": "Write|Edit",
    "hooks": [
      {
        "type": "command",
        "command": "bun run format || true"
      }
    ]
  }
]

这段配置的含义是: 每当 AI 使用 Write 或 Edit 工具修改了文件后,立刻、自动执行 bun run format。

他的逻辑非常清晰:AI 负责写逻辑,Hook 负责格式化。 AI 生成的代码可能有格式问题,但通过 Hook 自动运行 prettier 或 gofmt,就能解决这“最后的 10%”。

这完全对应了我们专栏 第 11 讲《事件驱动:详解Hooks机制,让AI在关键节点自动触发 的实战案例。我们当时也演示了如何用 Hook 实现 Go 代码的自动格式化,简直是异曲同工!

心法五:安全第一 —— 拒绝 YOLO

最后,Boris 特别展示了他的权限配置搜索界面,并强调:

“I don’t use –dangerously-skip-permissions. Instead, I use /permissions.”
(我从不使用危险的跳过权限模式,而是使用权限白名单。)

即使是工具的开发者本人,也对安全保持着绝对的敬畏。他展示的权限白名单列表(Allowlist)非常详细:

Bash(bq query:*)
Bash(bun run build:*)
Bash(bun run lint:*)
Bash(bun run test:*)
...
Bash(cc:*)
Bash(comm:*)

他宁愿多花点时间把常用的 bun run、bq query 命令一条条加入白名单,也不愿意让 AI 在“裸奔”状态下运行。

这也正是我们在 第 09 讲《安全基石(上):用权限控制与沙箱为AI戴上“安全镣铐” 中苦口婆心强调的:没有安全,就没有生产力。 盲目追求全自动(YOLO 模式),是在给未来埋雷。


小结:未来已来,你准备好了吗?

看完 Boris 的分享,我更加确信:我们正在经历一场软件工程范式的彻底重塑。

Boris Cherny 是这个工具的创造者,他定义了“上限”;而我们作为使用者,需要通过系统的学习,去触达这个上限。

如果你也想:

  • 像 Boris 一样,构建一套属于自己的 AI 驾驶舱
  • 掌握 Slash CommandsHooks,让 AI 乖乖听话;
  • 学会 SDD(规约驱动开发),让代码生成一次做对;
  • 搭建 Headless 自动化流水线,让 AI 在你睡觉时也能干活…

那么,欢迎加入我的极客时间新专栏 AI 原生开发工作流实战

在这门课里,我不只会教你工具的用法,更会带你像 Boris 一样思考——如何用 AI 重塑你的开发习惯,成为新一代的“AI 架构师”

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(P.S. 专栏内容偏实战,以 Go 语言项目为例,但方法论通用于所有语言。Claude Code 也是一个刚刚诞生不到一年的新物种,我们都是探索者,期待在课程里与你交流碰撞!)

资料链接:https://x.com/bcherny/status/2007179832300581177


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