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Go考古:创始人亲述Go语言的“创世纪”

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/07/03/meet-the-go-team-2012

大家好,我是Tony Bai。

2012 年,Google I/O 大会的舞台上,一个刚刚发布 1.0 版本的编程语言团队,正襟危坐。他们面对着全球开发者的审视和提问,这其中,就有三位图灵奖得主级别的传奇人物:Ken Thompson、Rob Pike 和 Robert Griesemer。

那一年,Go 1.0 的发布,是一个历史性的里程碑。它意味着一个承诺“向后兼容、稳定可靠”的 Go 语言,正式诞生。

今天,就让我们扮演一次“Go 语言考古学家”,拂去时间的尘埃,回到那个被称为“创世纪”的时刻,重温 Go Team 核心成员们的亲口讲述,探寻这门语言最纯粹的初心和设计哲学。

我们为何创造 Go?—— “厌倦了等待 C++ 编译”

在访谈中,当被问及创造 Go 的初衷时,Rob Pike 给出了一个近乎“玩笑”却又无比真实的答案:

“我们厌倦了等待 C++ 的编译。”

他生动地描绘了当时在 Google 内部的日常:为了构建一个巨大的 C++ 二进制文件,团队成员不得不在庞大的计算集群上等待超过一个小时。

更令人抓狂的是失控的依赖管理。Rob Pike 提到,他的同事 Mike Burrows(Chubby 的作者)在一次漫长的编译中发现,一个他从未听说过的、与项目毫无关系的头文件,竟然被重复编译了 37,000 次

“当你用 ifdef 宏来保护依赖时,你最终得到的就是一个极其稠密的、做了太多无用功的依赖之巢。” Rob Pike 总结道。

这个巨大的痛点,催生了 Go 最核心的设计目标之一:从语言层面,彻底解决依赖问题。

  • 清晰的依赖图: Go 的导入路径直接明了。
  • 拒绝无用功: 编译器会拒绝未被使用的导入。
  • 高效的编译链: 设计上保证了“编译包 A 不应再重新编译包 C(如果 A->B->C)”。一旦包 B 被编译,它就携带了关于 C 的所有必要信息。

而对于另一位创始人、C 语言和 Unix 的共同发明者 Ken Thompson 来说,促使他下定决心的“临门一脚”则更为直接和幽默。当被问及为何对 Go 如此热情时,他言简意赅:

“当我试图去读 C++0x(即 C++11)的标准草案时,我就下定决心了。”

全场爆笑。在一门日趋复杂的巨型语言面前,三位大师不约而同地选择了回归简单

Go 的“魔法”时刻 —— 那些改变编程方式的设计

Go 的简洁并非简陋。在这次访谈中,创始人们也分享了那些让他们自己都感到惊喜和自豪的“魔法”设计。

Slices (切片):Ken Thompson 的神来之笔

Rob Pike 回忆道,团队曾为了“数组”到底该如何工作而苦恼了整整一年。他们既想要静态检查的固定长度数组,又渴望某种形式的可变长度数组。在无数次的挣扎后,有一天,Ken Thompson 带着 slice 的想法走进办公室。

“起初我们并不确定这是不是正确答案,” Rob Pike 说,“但一旦我们开始使用它,一切都变得显而易见。” 一个简单而优雅的设计,完美地解决了这个旷日持久的难题。

Interfaces (接口):Rob Pike 的挚爱

对于 Rob Pike 而言,接口是他认为 Go 中最强大的特性。

“接口深刻地改变了我对软件开发的思考方式。一个程序由这些可以轻松‘粘合’在一起的东西组成,这种感觉太棒了。它改变了软件被构建的方式。”

Go 的接口是隐式实现的。这种非侵入式的设计,让组件之间的耦合度降至最低,极大地促进了代码的解耦和可组合性。

Packages (包):看似显然,实则艰难

今天我们觉得理所当然的 Go 包机制——一个包可以由多个文件组成,包内全局变量可以任意顺序声明——在当时也是经过了无数次辩论才最终成型的。

“它看起来似乎是显而易见的,但要弄清楚这一点真的非常困难。” Rob Pike 感叹道。这种“松散”的包设计,极大地简化了代码组织和重构的难度。

有所为,有所不为 —— Go 的设计权衡

当被问及如何看待 D 语言等其他试图改进 C++ 的语言时,Robert Griesemer 阐述了 Go 截然不同的设计哲学:

“我的印象是,D 语言会像 C++ 一样不断成长。而在 Go 中,我们试图采取完全相反的方式:尽可能地移除东西,将其简化到骨架,只保留你构建一切所需的绝对最小值。”

他相信,如果这些小组件是正交且能良好协作的,最终得到的东西会比拥有大量相互掣肘的特性的语言更强大。

这种“少即是多”的哲学,体现在 Go 对许多“流行特性”的刻意“缺失”上。当被问及“最庆幸 Go 缺失了什么特性”时,团队成员提到了:

  • 类型继承体系 (Type Hierarchy)
  • 可选参数 (Optional Arguments)
  • 列表推导式 (List Comprehensions)
  • 三元运算符

Rob Pike 指出,在 Java 或 C++ 中,你通常从设计类型继承树开始。这项工作耗时耗力,一旦发现设计有误,回头修改的成本极高。Go 通过移除类型继承,让程序在演进过程中更易于调整和适应。

为了凸显 Go 的简洁与 C++ 的复杂之间的对比,Rob Pike 更是转述了当时未能到场的 Russ Cox 的一句玩笑话,它为 Go 的哲学做了最好的注脚:
“C++ 的风格指南里条条框框,而 Go 的风格指南第一句或许应该是:你可以使用这门语言的全部。”

回望 2012 的“预言” —— 那些已实现和仍在路上的事

考古的乐趣,在于用今天的视角去审视昨天的预言。在 2012 年,Go Team 对未来的展望,如今看来既有惊人的远见,也留下了些许历史的印记。

  • 对 Go 1.1 的精准预言: 他们当时预测 1.1 版本将专注于性能提升、GC 改进、调度器优化和对更多操作系统的支持。这与后来 Go 1.x 系列的演进路径完全吻合。
  • 对 Go 2.0 的务实态度: 团队明确表示“Go 2 遥遥无期”,Go 2 的新想法将来自于使用 Go 1 中发现的真实需求。这个务实的态度至今仍在指导着 Go 的发展。
  • 最大的“失误”? 当被问及此,团队坦诚地提到了 nil 指针(Tony Hoare 的“十亿美元的错误”),以及循环变量的作用域问题。这些话题,至今仍在社区中被热烈讨论。
  • 未解的难题与渴望: Rob Pike 当时多次提到,他们非常想实现但还没找到完美方案的“网络化的 Channel (netchan)”,以及对一个真正的“抢占式调度器”的渴望。这些难题,在后来的岁月里,通过不同的方式被逐步探索和解决。

小结:回到源头,理解初心

穿越时空,回到 Go 语言的“创世纪”现场,我们听到的不是高深莫测的理论,而是一群务实的工程师,为了解决自己在日常工作中遇到的真实、具体的痛点,而进行的一场充满智慧、权衡与热情的创造。

他们对简洁的极致追求,对工程效率的深刻理解,以及对“少即是多”的坚定信念,共同塑造了今天我们所热爱的 Go 语言。

理解这段历史,就是理解 Go 的灵魂。

参考资料链接:https://www.youtube.com/watch?v=sln-gJaURzk


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别再直接让 AI 写代码了!试试这个“Vibe Specs”模式,效率提升60%

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/07/02/vibe-specs

大家好,我是Tony Bai。

你是否也曾掉入 AI 编程的“氛围陷阱”?

你坐在 IDE 前,脑海中有一个自以为清晰的任务。你信心满满地打开 AI 助手,给出一个模糊的指令,也就是所谓的“氛围”编程 (Vibe Coding)。结果,AI 像一个过度热情的实习生,还给你一堆看似合理但完全无用的“废话软件”(slop software),让你陷入无尽的修改和挫败。

如果我告诉你,有一种简单的工作流转变,不仅能解决这个问题,还能将你的功能开发时间减少约 60%,你会不会觉得难以置信?

最近,一篇名为《Vibe Specs: Vibe Coding That Actually Works》的文章分享的正是这样一个简单却颠覆性的模式。它的核心就是:别再直接让 AI 写代码了!

在这篇文章中,我们就来看看文章中提到的Vibe Specs究竟是如何提升AI编码的效率和准确性的。

核心解法:拥抱“规范先行” (Spec-First)

文章提出的新范式,彻底颠覆了传统的 AI 编程流程。它将 Prompt -> Code 的直接路径,转变为一个更稳健、更高效的三步曲:

LLM -> Spec -> Code

这意味着,与 AI 助手的第一步交互,不是让它写代码,而是让它帮你写一份需求规范 (Specification, Spec)。

这里的精髓在于一个关键的角色转变:

你不再需要费尽心机地写一份完美的 Spec,而是由 AI 扮演“产品经理”或“需求分析师”的角色来“采访”你。

它会主动提问,引导你澄清目标、确定范围、明确核心功能、思考边界条件。而你的工作,仅仅是“批判、调整和澄清”。

天壤之别:一个“Before & After”的真实对比

让我们来看一个真实的例子,感受一下“规范先行”的威力。

Before:直接生成代码 (Vibe Coding)

  • 你: “帮我创建一个处理搜索功能的 API 路由。”
  • AI: (兴奋地)“好的!马上为您实现一个基础的搜索端点!”
    • (一顿操作,创建了 pages/api/search.js, utils/searchHelpers.js, lib/database.js 等一堆文件,+98行代码)
  • AI: “我已经实现了一个全面的搜索 API,支持:全文搜索、分页、模糊匹配、结果排序、缓存层……还需要加上搜索分析吗?”
  • 你: (崩溃地)“天啊,首先这根本跑不起来;其次你用的这些系统我们根本没有;再次……”
    • (半个工作日过去了,最终在沮丧中删掉分支)

After:“规范先行” (Spec-First)

  • 你: “帮我创建一个处理搜索功能的 API 路由。”
  • AI: (礼貌地)“非常乐意!不过在开始编码前,我能先为您创建一份规范 (Spec) 吗?这能帮助我们精准地定义您需要的功能。”
  • 你: “好,就这么办。”
  • AI: (开始提问)“太好了!请问:
    1. 用户要搜索什么?(商品、博客、用户?)
    2. 哪些字段需要被搜索?(仅标题,还是标题+内容?)
    3. 需要哪些搜索特性?(精确匹配、模糊匹配、大小写敏感?)
    4. 您正在使用什么数据库?(PostgreSQL, ES?)
      …”
  • 你: “我们是搜索博客文章,只搜标题和内容字段,不区分大小写的模糊匹配就行。用的是 PostgreSQL,这是个小博客,性能不关键。”
  • AI: “完美!我来为您生成一份规范文档。”
    • (生成一份清晰的 blog-search-api.md 文件,+35行)
  • 你: “看起来很棒,开干吧 (GO)!”
  • AI: “收到!现在我将基于这份规范来实现 API。”
    • (生成一个 pages/api/search.js 文件,仅24行精准、聚焦的代码)
  • AI: “我已经实现了完全符合规范的 API,它支持:……需要我为您添加一个简单的测试文件吗?”

对比是惊人的。后者不仅代码质量更高、完全符合需求,更重要的是,它尊重了你的时间和认知负荷。

“规范先行”的七大好处:支撑 60% 效率提升的秘密

这种工作流的转变,解决了当前 AI 辅助开发中一系列令人头疼的问题。也正是这些好处的叠加,构成了效率大幅提升的基础。在原文中,作者 Luke Bechtel 分享了他的亲身经历:

“(使用这个模式后)我估计我的功能开发时间减少了约 60%,而且产出的结果质量更高。过去需要花 2-3 小时实现后才发现做错了,现在只需要花 10-20 分钟规划,然后花 1 小时正确地实现它。”

让我们看看这背后是哪七大支柱在起作用:

  1. 从“对话漂移”到“稳定文档”:AI 对话上下文易混乱。而一份 .md 格式的 Spec 文档是稳定的,是可靠的真理来源。

  2. 从“单人独舞”到“团队协作”:AI 聊天记录是私人的。而一份 Spec 文档,你可以轻松地把它交给同事,或者自己过一周再捡起来,上下文清晰如初。

  3. 从“毫无章法”到“版本控制”:Git 无法追踪对话历史。但它可以完美追踪一份 WidgetFeature.md 的演进。

  4. 从“功能蔓延”到“范围明确”:一个模糊的请求可能被 AI 无限解读。而一份明确的 Spec 则彻底杜绝了功能蔓延。

  5. 从“上下文丢失”到“即时恢复”:项目搁置一周,忘了当初为何这么设计?有了 Spec,你可以瞬间恢复全部上下文。

  6. 从“空白页恐惧症”到“结构化开始”:面对新功能不知从何下手?现在,AI 成了你的文档助理,帮你提出结构,你只需批判和填充。

  7. 从“Token 浪费”到“高效利用”:与其把 Token 浪费在漫无目的的对话上,不如用它们来生成和解析结构化的 Spec,得到更精准的响应。

小结:慢即是快,LLM -> Spec -> Code

我们总想“快速行动,打破常规”,但正如文章所言:

“如果创造出来的东西是无用的,那么创造得再快也毫无意义。”
(It doesn’t matter how quickly you can create something if it’s useless)

“规范先行”的模式,看似在编码前增加了短短 5 分钟的“文书工作”,但它节省的,是后续数小时甚至数天的重构、调试和返工时间。这才是标题中“效率提升 60%”的真正奥秘,是真正的“慢即是快”。

对AI Agent 同样有效:更高层次的“规范先行”

你可能会想,这套流程对于我们与 Copilot、Cursor 这类“助手”的交互很有效,但如果未来我们使用的是更高级的、自主性更强的 AI Agent 呢?它们不是应该能更好地理解我们的模糊意图吗?

恰恰相反,“规范先行”的思想对于与 AI Agent 的协作可能更为重要。

一个 AI Agent 本质上是一个更强大的执行者,它拥有调用工具、访问文件、执行命令的能力。如果你给它的指令依然是模糊的“Vibe”,它可能会以一种更具破坏性的方式去“自由发挥”——或许会调用错误的 API,修改不该动的文件,甚至陷入昂贵的执行循环。

在这种场景下,“Vibe Specs”扮演的角色,从一份“需求文档”,升级为一份给 Agent 的“行动计划”或“任务指令书”。

  • 输入: 你和 AI Agent 通过对话,共同制定出一份高级别的行动计划(即 Spec),明确最终目标、关键步骤、允许使用的工具、禁止操作的边界、以及衡量成功的标准。
  • 执行: Agent 将这份结构化的计划作为其核心指令,自主地去分解任务、执行步骤。
  • 监控: 这份 Spec 也成为了你监控和评估 Agent 工作表现的基准。你可以清晰地看到它执行到了哪一步,结果是否符合预期。

因此,无论 AI 的形态如何演进,从辅助编码的“副驾驶”,到自主行动的“智能体”,“先定义清楚问题,再着手解决” 这个软件工程的第一性原理依然适用。“规范先行”不仅没有过时,反而在更高阶的人机协作中,扮演了“安全带”和“导航图”的关键角色。

AI 辅助开发的未来,不在于生成更花哨的代码,而在于更精准的需求表达。让我们拥抱 LLM -> Spec -> Code 这一新范式,把 AI 从一个喋喋不休、自作聪明的实习生,变成一个严谨、高效、懂得倾听的资深架构师。

这才是 AI 编程的正确打开方式。


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