本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/06/08/the-real-reason-big-tech-is-switching-to-go

大家好，我是Tony Bai。

在软件工程中，核心技术栈的迁移是一项高风险、高成本的决策。

然而，在近期的技术演进中，我们看到了一股明显的趋势：全球科技巨头与快速成长的 AI 独角兽们，正在不约而同地将核心系统向 Go 语言（Golang）收敛。

• 微软宣布将 TypeScript 核心编译器移植到 Go，构建速度暴涨 10 倍。
• Reddit将庞大的 Python 单体架构逐步解耦，核心数据模型全面改用 Go 重写。
• Lovable（前沿 AI 独角兽）将 4.2 万行 Python 代码移植为 Go，服务器实例直接从 200 个锐减到 10 个。
• Uber作为长期拥有最庞大 Go 代码库的企业之一，持续将后端服务从 Python、Node.js 收敛、统一至 Go 语言，以极低的算力成本承载海量并发。

这并非盲目的技术跟风，而是一场基于运行成本、高并发能力和工程维护性的理性重构。今天，我们就通过这些大厂的真实工程案例，深入拆解大厂重构核心系统时，集体投向 Go 的底层逻辑与技术启示。

微软的编译器移植：为什么 C# 之父不选 C# 和 Rust？

2025 年 3 月，微软宣布将 TypeScript 的编译器和工具链移植到 Go 语言。到了 2026 年 4 月，采用 Go 编译器底层的 TypeScript 7 Beta 正式发布。

令人瞩目的是，这个项目的操盘手正是 Anders Hejlsberg —— C# 语言的设计者与 TypeScript 的创造者。

这一决策在技术社区引发了深度探讨：为什么微软不用自家的 C#，也没有选择近年来大热的 Rust？这背后隐藏着极具启发性的工程权衡。

明确“移植（Port）”与“重写（Rewrite）”的边界

在工程决策中，这两者有着本质区别：

• 完全重写（Rewrite）：意味着抛弃旧代码，从零开始重新设计（New Design），风险极高。
• 代码移植（Port）：翻译现有代码，保持原有的代码结构和行为（Same behavior & structure），风险可控。

旧的 TypeScript 编译器是用函数式风格编写的，且重度依赖垃圾回收（GC）。

• 为什么不选 C#？C# 是典型的面向对象（OOP）语言。如果使用 C#，将很难平滑移植函数式风格的旧编译器，几乎等同于要推倒重写。
• 为什么不用 Rust？Rust 没有垃圾回收机制，要求开发者手动且极其严苛地管理内存。如果改用 Rust，团队必须彻底推翻并重新设计整套代码的内存生命周期，这直接背离了“平滑移植”的初衷。

Go 为什么是最佳折中方案？

Go 既支持原生编译，拥有极高的运行速度，同时还内置了高效的垃圾回收（GC）。

更关键的是，习惯写法的 Go 代码（Idiomatic Go）在结构上与 TypeScript 原有的编码模式有着天然的相似性。这使得原有团队在维护移植后的 Go 代码时，几乎没有认知摩擦。

移植后的性能收益：
* 编译构建速度直接提升了 10 倍。
* 编辑器加载时间从原来的 9.5 秒缩短至 1.2 秒。

微软用事实证明：Go 是在维持原有代码结构的前提下，实现性能跨越式提升的最短路径。

Reddit 的解耦之路：高并发压力下的“影子测试”

Reddit 曾长期使用 Python 单体（Monolith）架构。随着全球流量的爆发，单体架构的弊端逐渐显现：代码耦合严重、可靠性降低，系统维护成本极高。在高峰期，甚至连发帖、评论等基础操作都会遭遇严重的延迟。

为了解决高并发瓶颈，Reddit 决定对核心的四大基础特性（评论、账户、帖子、子社区）进行解耦，全部用 Go 语言重写为独立的微服务。

为什么选择 Go？

在高并发场景下，Go 内置的轻量级协程（Goroutine）和通道（Channel）调度模型，相比于 Python 的多线程/多进程，能够以更低的系统开销和更少的网络协调，抗住同等规模的流量。

零故障上线的“影子测试（Shadow Testing）”

系统重构最忌讳“一刀切”式的直接上线。Reddit 采用了一套精妙的过渡方案：

他们让 Python 旧单体与 Go 新服务在后台同时运行。对于每一次写入请求，两个系统都会收到相同的输入。Go 服务将数据写入一个隔离的测试数据库。

               ┌───────────────┐
               │  User Input   │
               └───────┬───────┘
                       │
             ┌─────────┴─────────┐
             ▼                   ▼
    ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
    │ Python Monolith │ │   Go Services   │
    └────────┬────────┘ └────────┬────────┘
             ▼                   ▼
    ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
    │  Production DB  │ │     Test DB     │
    └─────────────────┘ └─────────────────┘
             │                   │
             └─────────┬─────────┘
                       ▼
             Compare & Debug Output

通过在后台持续对比两个系统的输出结果，团队在不影响真实用户的前提下，排查并修复了新服务中的所有潜在 Bug。确认无误后，才 100% 将流量平滑切换到了 Go 服务。

重构后的收益：
* 关键写入操作的 P99 延迟直接砍半，系统高可用性大幅提升。

运行成本与算力优化：Lovable 与 Uber 的工程实践

对于快速成长的 AI 独角兽 Lovable 来说，技术栈的选择直接关系到服务器账单和业务存亡。

作为一个允许非技术用户通过 AI 构建应用的平台，Lovable 在核心链路上面临着极高并发的挑战。用户发送一条聊天指令，后台需要瞬间触发超过 50 个 HTTP 并发调用，分别去请求各大模型提供商、内部存储及周边服务。

Python 在这种高度并行的 IO 密集型场景下显得力不心。Lovable 团队果断将 4.2 万行 Python 代码重写为 Go。

无独有偶，Uber 作为长期拥有最庞大 Go 代码库的企业之一，也曾经历过从 Python、Node.js 向 Go 逐步收敛的过程。为了在单机上压榨出更高的并发能力，减少冗余的服务器开销，Uber 逐步在后端服务中停用了 Python，将核心服务统一收敛至 Go。

这两家公司，用 Go 实现了令人惊叹的算力优化：

小结：大厂系统重构释放的工程信号

这些大厂和独角兽们的集体实践，为我们释放了清晰的工程信号：

1. “运行成本”正成为系统重构的首要驱动力
   在项目初期，动态语言（如 Python、TypeScript）确实能提供极佳的开发爽感。但当业务规模扩大、高并发场景增加时，其带来的服务器硬件成本和维护开销将呈指数级上升。
2. Go 处于“开发效率”与“运行性能”的黄金分割点
   它不像 Rust 那样有着极其陡峭的内存管理和所有权学习曲线，能够让团队保持极高的开发效率；同时，它又拥有接近原生代码的执行速度，和冠绝群雄的轻量级并发模型。这使其成为了现代生产级后端服务的首选。

大厂的重构实践，为我们提炼了以下三条黄金工程铁律：

1. 分清“移植”与“重写”：在系统重构时，若想在保留原有业务逻辑的前提下快速提升性能，像微软那样进行代码级移植（Port）是风险最低、效率最高的路径。
2. 善用“影子测试（Shadow Testing）”：核心系统解耦和替换时，切忌盲目上线。采用双轨并行、对比输出的影子测试，是保障系统平滑过渡、零故障上线的最佳实践。
3. 高并发场景首选轻量并发模型：当系统面临大量并发 IO（如 AI 编排、多 API 协同调用）时，Go 语言的协程机制能够以极低的资源消耗提供极佳的吞吐量。

系统重构的本质，是在业务发展、团队认知和机器成本之间寻找最优解。而 Go，正是大厂在经历数次工程实践后，给出的最务实的答案。

资料链接：https://www.youtube.com/watch?v=-Z813pHqSFI

今日开放讨论：

1. 微软不用 C# 也不用 Rust，而是选择 Go 来移植 TS 编译器，这个决策中的“移植 vs 重写”权衡是否启发了你？
2. Reddit 采用的“双轨制影子测试”非常稳健，你在实际的系统迁移或重构中，使用过类似的测试方案吗？
3. 从 Lovable 将 200 个实例缩减为 10 个，到 Uber 节省 97% 的算力，这些真实的性能与成本数据是否改变了你对后端技术选型的看法？

欢迎在评论区留下你的硬核观点，我们一起探讨系统重构与 Go 的工程之美！

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/10/16/rethink-996-culture

大家好，我是Tony Bai。

“996”——早上九点到晚上九点，一周工作六天。这个术语早已成为国内科技行业高强度工作文化的代名词。其背后的逻辑似乎坚不可摧：如果你无法用才华取胜，那就用时间取胜。努力工作，加倍努力，似乎成为了通往成功的唯一路径。随着AI赛道竞争的白热化，996文化开始“传染”给美国西部的高科技行业，这种现象也引起了欧美开发者的关注。

近日一篇名为《996 只是意味着你没有杠杆》的文章，对这一“努力神话”提出了一个颠覆性的批判。作者 J.A. Westenberg 在文中提出了一个尖锐的理论：当一家公司或个人将 996 作为其核心战略时，他们实际上已经输了。他们炫耀的不是自己的力量，而是自己的弱点。

这篇文章既是是对工作文化的批判，也是一堂关于战略、价值和杠杆思维的深刻一课，值得每一位技术从业者深思。

996 的本质：没有帆，只能拼命划船

Westenberg 的核心观点可以用一个生动的比喻来概括：

“The grind-maxxed founder is trying to row the boat harder. The leverage-maxxed founder has a sail.”
（拼命“卷”的创始人，正试图更用力地划船。而善用杠杆的创始人，早已扬起了帆。）

他认为，996 文化盛行的根本原因，往往不是因为团队充满激情，而是因为他们的想法不够好，不足以在每天八小时内取得成功。

• 没有 PMF (产品市场契合) 的蛮力冲锋： 当一家公司还没有找到真正被市场需要的产品时，剩下的唯一选择似乎就是“动量表演”——通过让团队长时间工作来制造一种增长的假象。Westenberg 观察到，这种试图用蛮力冲破迷雾的方式，往往在找到突破口之前，就已将团队燃烧殆尽。
• 用努力掩盖洞察的缺失： 过度沉迷于工作，会给人一种虚假的正义感和安慰感，让人误以为成功只是时间的函数，而非品味、判断力或时机的产物。作者直言：“没有洞察力的痴迷，只是一种病态。”

当一家公司最好的名片是“我们所有人都在拼命工作”时，在 Westenberg 看来，它其实什么都没说。

努力不是价值，“孔雀开屏”式的表演

为什么在没有独特优势（如顶尖人才、强大网络或创新想法）时，人们会倾向于崇拜“埋头苦干”？作者认为，这是一种“身份焦虑”的副作用。

你需要向世界证明你是认真的、投入的。还有什么比所有人都下班回家后，你依然在办公室奋战，并拍照发推更好的方式呢？Westenberg 将这种行为称为“孔雀开屏 (peacocking)”式的表演，目的是展示“看我有多努力”。

然而，这种表演混淆了两个根本不同的概念：

• 努力 ≠ 价值 (Effort is not value)
• 工时 ≠ 产出 (Hours are not outcomes)
• 工作 ≠ 进展 (Work is not the same as progress)

Westenberg 指出，如果你的唯一优势就是“努力”，那么你是可以被轻易替代的。因为总有比你更年轻、更饥渴、更绝望的人，愿意投入更长的时间。疲惫本身，构不成任何长期的护城河。

真正的优势：在不同的轴线上竞争

作者观察到，那些他真正钦佩的人，他们拥有的“不公平优势”往往与时间无关。

• 有些人极擅长销售。
• 有些人是天才的设计师。
• 有些人是简化复杂系统的大师。

关键在于，他们在完全不同的轴线上竞争。他们不需要用 996 的方式工作，因为他们在四小时内创造的价值，可能比大多数人十二小时创造的还要多。

你很少听到真正伟大的创始人吹嘘“我只是比所有人都更努力工作”。你听到的是：

• “我们找到了人们想要的东西，然后我们把它做了出来。”
• “我们知道一个秘密。”
• “我们有不同的思考方式。”

在 Westenberg 看来，他们的成功，源于找到了独特的杠杆。

寻找你的帆：超越时间的竞争

“努力”是线性且有上限的，而“杠杆”则是非线性且能带来指数级回报的。作者认为，最有价值的公司，正是由那些找到了杠杆的人建立的。

• 智力杠杆 (Intellectual Leverage): 你是否拥有别人不知道的“秘密”？一个独特的洞察，一个创新的算法，一个更优越的架构。
• 产品杠杆 (Product Leverage): 你的产品是否足够好，以至于它能“自我行走”？一个精心设计的产品，会在你睡觉时被用户自发分享。一个有用的工具，会为世界创造比其开发者投入的多得多的价值。
• 分销杠杆 (Distribution Leverage): 你是否建立了别人难以企及的渠道或网络？

花再多的时间划船，也无法拯救一个航向错误的游戏。

小结：别再建造一台“跑步机”

996 的神话，美化了“受苦”，并将其与“成功”错误地绑定。但 Westenberg 揭示的真相或许有些残酷：最有价值的工作，往往不是最辛苦的工作。

文章最后，作者给出了一个尖锐的拷问：

“The next time someone brags about 996, ask them what they’re building. Ask them what they know that others don’t. Ask them what would keep working if they stopped. Because if the answer is “nothing,” then they haven’t built a company. They’ve just built a fucking treadmill.”
（下次有人吹嘘 996 时，问问他们在做什么。问问他们知道哪些别人不知道的事情。问问他们，如果他们停下来，还有什么能继续运作。因为如果答案是“什么都没有”，那么他们并没有建立一家公司，他们只是造了一台他妈的跑步机。）

Westenberg 的文章提醒我们，作为技术从业者，我们的目标不应该是成为跑步机上跑得最久的人，而应该是那个找到更好的交通工具，甚至学会飞行的人。我们的价值，最终体现在我们创造的杠杆上，而非消耗的时间里。是时候停止奋力划桨，开始抬头寻找风向了。

资料链接：https://www.joanwestenberg.com/p/996-just-means-you-have-no-leverage

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/10/15/physics-in-fanren

大家好，我是Tony Bai。

李淼教授的《三体中的物理学》曾让我们惊叹，原来恢弘的科幻背后，是坚实而又前沿的科学基石。读完《凡人修仙传》人界/灵界篇后，一个念头在我脑海中挥之不去：我们能否为韩立的修仙世界，构建一个自洽的“物理模型”？

这并非要用科学去“祛魅”修仙，恰恰相反，这是一场思想实验。我们旨在探讨：如果修仙世界真的存在，其背后的“天道法则”是否能在现代物理学的框架内找到惊人相似的“投影”？

当韩天尊遇见爱因斯坦，一场连接东方玄幻与前沿科学的奇妙对话，就此展开。我们不纠结“灵气”的具体成分，而是聚焦于修仙世界中更高阶的时空、维度与法则。

界面飞升 —— 膜宇宙理论与高维空间

在《凡人》中，世界由无数“界面”构成——人界、灵界、小灵界、灵寰界、仙界……界面之间壁垒森严，修士需经历九死一生的“飞升”才能跨越。更奇特的是，不同界面的“天地法则”也不同，灵界的空间远比人界稳固，能承受的能量上限也更高。

这听起来玄之又玄，但在现代物理学的前沿，却有一个理论与之惊人地契合——膜宇宙理论（Brane Cosmology）。

源于弦理论/M理论的“膜宇宙”模型认为，我们熟悉的三维宇宙（长宽高），可能只是一张漂浮在更高维度“体宇宙”（The Bulk）中的巨大“膜”（Brane）。想象一下，无数张平行的纸（膜宇宙）漂浮在一个巨大的房间（体宇宙）里。

现在，让我们进行一次大胆的映射：

1. 界面 = 膜宇宙 (Brane)： 每个人界、灵界，都是一个独立的“膜宇宙”。它们在更高维度中彼此平行，互不干涉。
2. 飞升 = 跨膜运动 (Brane-hopping)： 什么是飞升？它不是在我们的三维空间里向上飞。而是修士集聚了无法想象的能量，将自己从当前所在的三维“膜”上撕裂出去，进入高维的“体宇宙”，再“降落”到另一个物理常数不同的“膜”上。这完美解释了飞升为何如此艰难，因为“体宇宙”中可能充满了凡人无法理解的能量风暴。
3. 法则不同 = 物理常数差异： 为何灵界空间更稳固？因为不同“膜”上的物理常数、真空能级可能完全不同。灵界那张“膜”的“时空曲率韧性”远超人界，因此能承载更恐怖的能量冲击。

从这个角度看，韩立的飞升，本质上是一次壮丽的高维时空迁跃。

空间裂缝与传送阵 —— 爱因斯坦-罗森桥（虫洞）

在凡人世界，长距离旅行依赖两种方式：稳定精确的传送阵，和天然但危险的空间裂缝。这两种设定，直指广义相对论中一个最迷人的预言——虫洞（Wormhole）。

虫洞，又称爱因斯坦-罗森桥，是理论上连接时空遥远两点的“捷径”。它不是在空间中移动，而是通过更高维度直接“抄近路”。

现在，让我们重新审视韩立的旅行方式：

1. 传送阵 = 人造稳定虫洞： 古代大能修士建造的传送阵，其复杂的符文和灵石能量系统，本质上是一套用于打开并维持一个微型、稳定虫洞的“物理装置”。所谓的“空间节点”，就是时空几何上最适合用当前技术打开虫洞的坐标。驱动传送阵需要海量灵石，这或许就是维持虫洞“喉咙”张开所需的庞大能量。
2. 空间裂缝 = 天然不稳定虫洞： 自然形成的空间裂缝，由于缺乏稳定机制，极其危险，随时可能坍塌。这与物理学中对天然虫洞的描述不谋而合——它们可能瞬息万变，任何物质穿过都可能被潮汐力撕碎。
3. 空间神通 = 局部时空扭曲： 大乘期修士的“瞬移”，可以理解为他们凭借强大的神识和法力，能够小范围、短时间地剧烈扭曲时空几何，制造出临时的、仅供自己通过的微型虫洞。

所以，韩立每一次踏上传送阵，都可能是一次穿越时空隧道的星际旅行。

御风遁光 —— 引力操控与质能转换

除了跨越星辰大海的传送，修士最常用的神通莫过于“遁术”。从御风而行，到脚踏法器，再到化为一道惊天长虹，其背后可能隐藏着对宇宙基本力之一——引力——的精妙操控。

我们都知道，引力的本质是质量导致的时空弯曲。那修士是如何摆脱这无处不在的束缚，实现自由飞行的呢？

1. 御器飞行 = 局部反重力场： 筑基期修士脚踏法器飞行，并非是站在一个“会飞的盘子”上那么简单。一个更令人信服的物理学解释是：修士通过法力（能量）作用于法器，在法器周围制造了一个小范围的、方向可控的“反引力场”或“时空斥力泡”。这个斥力泡抵消了星球的引力，通过改变场的方向和强度，就能实现远超空气动力学的超高速机动。这需要对广义相对论有极深的理解，或是掌握了能产生“负能量密度”的奇特物质。

2. 化虹遁光 = 质能转换（E=mc²）： 元婴期后的高阶遁术，修士自身化为一道光，这已经超越了反重力的范畴。这极有可能触及了爱因斯坦质能方程的终极应用。高阶修士通过某种秘法，能将自身部分静止质量/法力暂时转化为纯粹的能量形态（类似光子流）。在这种状态下，他们以接近光速行进，自然呈现为“遁光”。到达目的地后，再将能量逆转为物质，重新凝聚成形。

境界越高，飞得越快，也得到了合理解释：要么是输出功率更大，反引力场更强；要么是对法则理解更深，质能转换的效率更高、损耗更小。

时间法则 —— 相对论、熵增与时间箭头

《凡人》中，时间法则是至高无上的仙界三大至尊法则之一。韩立的掌天瓶和《真言化轮经》能操控时间流速，甚至进行有限的时间回溯。这触及了物理学最核心的领域。

1. 时间加速/延缓 = 极端时空曲率： 根据爱因斯坦的广义相对论，强大的引力场可以使时间变慢（引力时间膨胀）。掌天瓶内的神秘空间，或许就是通过某种机制，制造出一个超乎想象的等效引力场，从而让内部的时间流速相对于外界急剧变慢（即外界看来是“加速”了植物生长）。而《真言化轮经》的“时间延缓”，则可能是在敌人周围制造了类似的强时空曲率。

2. 逆转时间 = 逆转熵增： 这是最挑战物理学根基的能力。我们的宇宙之所以有明确的时间方向（时间之矢），根源在于热力学第二定律——孤立系统的“熵”（混乱度）总是趋向于增加。一杯热水会变凉，但一杯凉水不会自己变热。能够局部逆转时间，意味着能够在该区域内逆转熵增定律，让破碎的镜子复原，让死去的人复活。这需要对物质和能量进行完美的信息重组，其难度和能量级别是宇宙级的。这也解释了为何此法则是最顶级的力量，连道祖都难以完全掌控。

韩立每一次催动掌天瓶，都是在自己的掌中，上演着一场微缩版的《星际穿越》。

真幻之境 —— Matrix、拟像理论与缸中之脑

除了扭曲时空，修仙世界还有一种令人不寒而栗的力量——幻阵。尤其是仙界篇中冥寒仙宫那个足以以假乱真的“大千世界幻阵”，它并非简单的视觉欺骗，而是一个拥有独立法则和亿万生灵的“真实世界”。

这让我们立刻联想到了另一部伟大的作品——《黑客帝国》（The Matrix）。

1. 顶级幻阵 = 私有化Matrix服务器： 影片中，人类活在由机器构建的虚拟世界“母体”中。而冥寒仙宫的幻阵，本质上就是一个由布阵道祖创建并维护的“私有化Matrix”。它绕过了修士的肉体感官，直接作用于其“元神”或“神识”（可以理解为意识的量子信息态），向其输入一个完整、自洽、毫无破绽的虚拟世界信息流。

2. 神识 = 算力与防火墙： 为何韩立能凭借强大的神识勘破幻阵？在这里，“神识”可以被理解为修士意识的“个人算力”与“网络防火墙”。强大的神识能够实时分析海量信息流，检测到其中的微小不一致（Bug或逻辑漏洞），或者能强行抵御外部信号的入侵，从而大喝一声：“原来是幻术！”并强制“下线”。

3. 大千世界幻阵 = 真实副本（Digital Twin）： 这个幻阵之所以恐怖，因为它可能不是凭空捏造，而是布阵者对某个真实世界进行了完美的1:1信息复制，创造了一个“数字孪生”世界。在这个副本中，万事万物都遵循与原型世界完全一致的“物理法则”（算法），因此身处其中的生灵，哪怕穷尽一生也无法发现破绽。

这最终引向了那个古老的哲学思辨——“缸中之脑”。如果一个幻境完美到你永远无法证明它是假的，那么这个“幻境”与“真实”，究竟还有区别吗？韩立在幻阵中的挣扎，其实也是我们很多个人在看完《黑客帝国》这部电影后，对自身存在真实性的终极追问。

灵光护体与禁制 —— 力场护盾及可编程物质

从宏大的时空理论回到激烈的战斗场景，修士的“护体灵光”和无处不在的“禁制”，同样能在未来科技的蓝图中找到令人兴奋的对应——那就是科幻迷们心心念念的力场护盾（Force Field）与可编程物质（Programmable Matter）。

1. 护体灵光 = 个人化力场护盾： 当修士面对攻击时，体表会瞬间浮现一层流光溢彩的能量罩。这并非某种魔法，而极有可能是一个由修士自身能量（灵力）维持的个人化力场护盾。正如《星际迷航》中的企业号能张开防御屏，修士通过功法，将灵力转化为特定的能量形态（如强磁场约束的等离子体），在体表形成一个动态屏障，用以偏转或吸收来袭的攻击。功法不同，护盾属性各异，这与力场护盾可以调整频率以应对不同类型攻击的设定如出一辙。

2. 禁制 = 宏观尺度的可编程物质： 守护洞府的强大禁制，由亿万个微小符文构成，这与“可编程物质”的概念简直是天作之合。想象一下，每一个闪烁的“符文”，就是一个能量态的“智能元胞”。布阵者通过神识，为这亿万个元胞预先设定好了响应逻辑（程序）。一旦有外敌入侵，这些元胞便会根据预设程序瞬间重组，形成锋利的刀剑、坚固的壁垒或是困人心神的迷雾。

破禁之道：破解与过载打击

面对如此复杂的系统，修士们通常有两条路可走：

• 以巧破禁： 精通阵法者，会像顶尖黑客一样，仔细研究禁制（分布式系统）的符文结构（代码逻辑），寻找其薄弱环节或逻辑漏洞，然后用极小的代价将其瘫痪或绕过。这需要极高的“技术水平”（阵法造诣）。

• 蛮力破禁： 这更为常见，也更为直接。它不再寻求破解，而是进行一场纯粹的能量对撞，如同用压倒性的DDoS（分布式拒绝服务）攻击去冲击一台服务器。禁制系统的维持和响应都需要消耗能量。蛮力破禁就是用远超其能量储备或能量疏导效率上限的攻击，持续不断地轰击。当禁制的能量核心（灵石或阵眼）被耗尽，或者其符文结构因无法承受如此巨大的能量冲击而崩溃时，禁制自然告破。

这也就解释了为何高阶修士面对低阶禁制，往往一击即溃。因为双方的能量输出功率（Power Output）根本不在一个数量级上。

小结：殊途同归的求索

回顾我们这场横跨仙侠与科学的思想漫游，旅程是如此的波澜壮阔：从修士最基本的御风飞行（引力操控），到守护自身的能量力场（护体灵光）；从跨越星海的界面飞升（膜宇宙），到折叠空间的传送虫洞（传送阵）；从操控时间流速的至高法则，到构建虚拟实相的骇客帝国（幻阵）…… 我们发现，《凡人修仙传》中那些最天马行空的设定，竟能在现代物理学以及信息学的前沿理论中找到如此多的共鸣。

这并非巧合，而是因为无论是东方玄幻的“参悟天道”，还是现代科学的“探索规律”，其本质都是智慧生命试图理解宇宙运行的根本法则、并最终掌握自身命运的渴望。

韩立内视己身，神游太虚，追寻的是大道的本源；科学家仰望星空，对撞粒子，探索的是宇宙的真理。或许，他们看到的，是同一座山峰在不同方向的倒影。

也许在宇宙的某个角落，真的存在着一个可以用“灵力”来撬动物理法则的文明。对于宇宙而言，魔法和科学，或许只是对同一套规则的不同解读方式罢了。

参考资料

• 《三体中的物理学》- https://book.douban.com/subject/33435186/
• 膜宇宙理论 – https://arxiv.org/abs/hep-th/0209261
• 虫洞 – https://simple.wikipedia.org/wiki/Wormhole

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• 想写出更地道、更健壮的Go代码，却总在细节上踩坑？
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“当你有一个锤子时，每件事看起来都像一个钉子”，这句来自心理学家亚伯拉罕·马斯洛(没错！就是提出五层需求理论的那个马斯洛)的名言揭示了人们在掌握一种技能或工具时，很容易将其视作通用解决方案的倾向，在技术领域，这种倾向尤为明显。

同时这句话也常被用来描述人们对工具的过度依赖和思维的局限性。

在程序员圈子中，“语言战争(programming language war)”是一个永不过时的话题，而马斯洛的“锤子”观点在每一种新语言兴起并掀起波澜时，总会被用作“讥讽”该语言拥趸的“思想武器”，细数当前的主流语言，莫不如此：

• 上世纪90年代初，随着图形用户界面(GUI)和大型软件开发而兴起的C++语言；
• 上世纪90年代末至2000年初期，随着互联网的普及和企业应用程序需求增加而大火儿的Java语言；
• 从2001年开始，特别是在微软.NET框架推出之后逐渐成为Windows应用开发新霸主的C#语言；
• 2004年以后，随着Ruby on Rails框架的推出，而在Web应用开发领域变成网红且语法优雅的Ruby语言；
• 2009年以后，刚发布就赢得TIOBE编程语言排行榜年度最佳语言，并在之后引领云原生时代的Go语言；
• 2010年诞生，从2016年开始连续8年霸榜Stackoverflow最受欢迎编程语言、打出“用Rust重写一切”的Rust语言。

这些语言都有自己的高光时刻，语言拥趸们举起大锤到处砸钉子，伴随而来的是来自其他语言阵营的讥讽。以我最熟悉的Go为例，在Go 1.5版本实现自举并实现GC延迟大幅度下降后，Go社区迎来了快速发展。Go也开始飘了！Gopher们乃至Go团队开始了在各个领域积(四)极(处)探(出)索(击)，除了云原生基础设施和服务、Cli和Web这几个主流领域之外，Go还进军了GUI、游戏、移动开发以及嵌入式系统等领域，这让Go语言一度也面临过与目前Rust相似的境遇和挑战，遭遇了一些质疑和嘲讽：

然而，这真的是一种糟糕的状态吗？手握大锤找钉子真的有错吗？让我们将视野从狭小的编程语言领域拓展到更广阔的其他领域。

我们先来看看汽车领域，如果说内燃机驱动技术和机械变速箱技术属于上一代成熟技术的话，那么基于锂电池和电动机的新能源驱动技术就是这个领域的“新锤子”，它也一直在被以丰田为代表的传统主机厂诟病。但以特斯拉为代表的的新能源车企是如何使用这柄锤子的呢？下面是特斯拉的产品发布历史：

• 2008年 Roadster：特斯拉的首款量产电动车
• 2012年 Model S：高档电动轿车，获得广泛好评，具有长续航和高性能，奠定了特斯拉在豪华车市场的地位。
• 2015年 Model X：一款豪华电动SUV，以独特的鹰翼门设计和高度的安全性著称。
• 2017年 Model 3：面向大众市场的紧凑型电动车，成为全球销量最高的电动车之一。
• 2020年 Model Y：一款电动跨界SUV，基于Model 3平台，迅速赢得市场。
• 2021年 Cybertruck：特斯拉的电动皮卡
• 2022年 Tesla Semi：电动重型卡车，专注于运输行业的可持续性。

哦，没错！就像编程界一样，一旦他们拿到这柄锤子，也会到处找钉子：从轿车、SUV、皮卡到电动重卡，甚至国内一些新能源主机厂已经发布了几款概念版电动飞行汽车：

我们再来看看四轴或多轴无人机领域，随着大疆等厂商拿到这把锤子后，无人机的应用范围得到了极大的拓展。从最初的航拍工具和玩具，逐渐演变为物流配送的利器，甚至展望未来，它们有可能成为飞行汽车的一部分。此外，一些军工企业也开始将无人机用于战场，成为一种武器。

如今，大语言模型正成为新时代的”锤子”，从自然语言处理到代码生成，从内容创作到自动驾驶决策辅助，从寻找新蛋白质到新药研发等，正在重塑各个领域的工作方式。

到这里，我们看到每一种新技术的诞生，都像一把新锤子，重塑着所在领域的版图。它们不是简单的工具替换，而是带来了全新的思维方式和解决方案。现在，你还担心拿着锤子找钉子会遭到他人的“讥讽”吗？

在不断演变的科技世界，真正驱动变革的往往就是那些“拿锤子”的人。他们不只是拥有先进技术的工具，更重要的是，他们拥有通过这些工具改变世界的意愿。因此，找到并精通一项核心技术，就像获得了一把改变世界的锤子。这不是局限，而是机遇。重要的不是担心把所有问题都看成钉子，而是要深入理解你的”锤子”，保持开放的心态，发现新的应用场景，勇于尝试用锤子去创新性解决问题。

由此可见，本文开头处马斯洛的那句话在今天有了新的意义：成为那个拿锤子的人，意味着你有能力参与改变世界的进程。拥抱你手中的锤子吧，这是你的幸运！我们要做的就是善用这份幸运，创造更大的价值。

作为程序员，我们需要挑选一柄锤子并握在手中，而Go是一个很好的候选。如果你觉得拥抱Go这柄锤子，那我推荐大家关注极客时间的“Go语言第一课”，这是一个很好的起点，帮助你入门Go语言并深入理解Go语言的精髓。

同时，我的书籍《Go语言精进之路》也将为你提供更深入的知识和实用技巧。

让我们一起在这条道路上不断探索，提升自我，以更好地应对未来的挑战！

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在编程语言的世界里，Go语言简单而直接，它没有复杂的语法和华丽的特性，给人一种纯粹的感觉，让我们在编写代码时感受到了一种清晰和高效。

正如Russ Cox所言，Go的“无聊”恰恰是它的优势。抛开冗余装饰，Go专注于可靠、实用的功能。在这个快节奏的时代，它让我们免受复杂性的困扰，帮助我们快速解决实际问题。

写Go就像喝一杯无味的白开水，虽寡淡却能即刻解渴，满足需求，并少有后顾之忧。平淡中透着从容，是我们日常开发中的可靠之选。

早上打开极客时间的首页，发现我的Go语言第一课专栏在极客时间的7日飙升榜上跃升至第5名（截至2024.10.29 21点），估计这是借了双十一的光，也感谢大家的支持与厚爱！借此在这里给自己的专栏打个广告。

Go语言：简单直接

正如前面所提到的，Go语言的设计理念就是追求简单与直接。无论是基础语法还是并发编程，Go都让你在最短的时间内上手，效果立竿见影。你会发现，编写清晰、优雅的代码并不是一件难事。

Go社区的快速增长

今年，Go语言的社区发展迅猛，这在Reddit的Go分论坛上体现明显，每周都有超过1k名新会员加入。这不仅显示了Go语言的受欢迎程度，更证明了它在开发者中的广泛应用。

号召大家入门Go

如果你还在犹豫，不妨趁这个时机，加入Go的学习行列！无论你是编程新手还是经验丰富的开发者，Go都能为你打开新的大门。我的专栏将为你提供实用的学习资源和案例分析，助你快速入门。

一起踏上Go之旅！

现在就扫码关注我的“Go语言第一课”专栏吧，让我们一起体验Go语言的魅力，享受编程的乐趣！期待在这个快速发展的社区中见到你的身影！

读者精彩评论

以下是“写Go就像喝白开水”一文在公众号首发后一些读者的精彩评论的摘录：

C是自来水，得烧开才能喝的安全，go是已经烧好的白开水，即时解渴，高效，c#，Java 是奶茶咖啡，看起来高级，但加了狠活，弄不好很难喝，喝完可能窜稀。 — 网友 Run

C++是白酒喝高了上头 — 网友 ニコニコ

boring but useful 形容go确实贴切 — 网友 领个废宅

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/10/24/cognitive-load-impact-on-programming-language-choice-and-study

在《Go语言精进之路：从新手到高手的编程思想、方法和技巧》两卷书出版后，我收到了一些读者的反馈。其中一位读者提到：“为什么作者如此偏爱使用心智负担这个词？”当时我对此并未给予太多关注。然而，近期我阅读了一些关于认知心理学和脑科学的著作后，才意识到读者的反馈不仅仅是对该词频繁使用的关注，更可能暗示了用词不当的问题。

“心智负担”（Mental Load）指的是在处理多任务或日常生活安排时所需耗费的心理资源和精力，包括记忆、计划、组织以及应对各种任务所带来的精神压力。然而，在学习、思考和理解的情境中，特别是在编程语言的学习中，使用“认知负荷”（Cognitive Load）这一术语可能更为恰当。

认知负荷理论最初由澳大利亚新南威尔士大学的认知心理学家约翰·斯威勒(John Sweller)于1988年首先提出来的，旨在解释学习过程中的认知资源分配。认知负荷是指在学习、思考或解决问题时，大脑在处理信息和执行任务时所承受的负担。在选择编程语言时，认知负荷是一个至关重要的因素，指的是人们在学习和使用某种编程语言时，为理解语法、掌握工具和解决问题所需付出的心理负担和精力。

那么，在面对众多主流编程语言时，在不考虑市场需求与公司或组织强制学习的情况下，认知负荷究竟如何影响开发人员对编程语言的选择呢？在这篇文章中，我将进行一些不那么严谨，也非专业的粗略探讨，希望能够为大家带来一些启发。

1. 认知负荷在编程语言中的体现

认知负荷理论发展到今天，其总体被分为三种类型：

• 内在认知负荷(Intrinsic Cognitive Load)

内在认知负荷，也称为固有负荷，是由学习材料本身的复杂性所决定的，它与学习任务的本质和内容密切相关。例如，编程语言的语法规则、数据类型、内存管理和并发模型等都是内在负荷的一部分。学习这些概念的难易程度主要取决于编程语言本身的设计和复杂度。

• 外在认知负荷(Extraneous Cognitive Load)

外在负荷是由学习环境和教学方式引起的负担，通常是由于无关信息或低效的学习方法造成的。比如，配置开发环境、学习非必要的工具或被复杂的IDE界面困扰，都可能增加外在负荷。在编程语言学习中，清晰的文档和易于理解的教程可以显著减少外在负荷。

虽然外在负荷不是由编程语言语法本身决定的，但它会影响新手的学习体验。如果学习资源和工具太复杂或不直观，即使是简单的编程语言也会让人感到困难。

• 相关认知负荷(Germane Cognitive Load)

相关认知负荷是指学习过程中专门用于理解、整合和构建知识结构的认知努力。它与思维加工、模式识别、知识内化等过程有关。在编程中，相关认知负荷指的是学习者在掌握编程思想、设计模式和编程习惯时所付出的努力。例如，理解如何在实际项目中应用编程概念，如何优化代码设计，以及如何解决编程中的复杂问题，这些过程都会增加相关认知负荷。这种负担是积极的，因为它有助于深入理解和长期记忆。

下面这张图来自网络，可以帮助我们进一步理解三类认知负荷(只是出发点来自教学角度)：

由此可见，对于新手来说，学习一门编程语言时，外在认知负荷是第一道门槛，它决定了是否能坚持学习，还是选择“Hello and Bye”；内在认知负荷则是基础，是核心；相关认知负荷则是进阶挑战，决定了可以达到的高度。

接下来，我们将针对一些主流编程语言，沿着新手入门学习编程语言的认知负荷先后顺序进行粗略对比。希望这能为大家提供在编程语言选择方面的有用信息，同时帮助不同阶段的学习者针对各自的认知负荷水平做好心理准备。

2. 主流编程语言的认知负荷对比

在探讨主流编程语言的认知负荷时，我们需要从外在认知负荷、内在认知负荷以及相关认知负荷这三个维度进行深入分析。这种分析不仅能帮助我们理解不同语言的特点，更能为选择合适的编程语言提供参考依据。

注：笔者是后端程序员出身，对前端语言比如Javascript、Typescript等了解有限，因此这里将使用像Go、Rust、C++等主流后端语言作为分析和对比的参考对象。

2.1 外在认知负荷的影响

在编程语言学习的初始阶段，外在认知负荷往往是最先遇到的挑战。

Python在这方面表现出色，它简单的环境搭建流程让初学者能够快速开始编程之旅。只需安装一个解释器，新手就能立即开始编写代码。虽然在使用pip管理依赖时可能遇到一些包冲突的问题，但整体来说，在环境搭建、工具使用等外在认知负荷方面对初学者相当友好。

Go语言同样提供了令人称道的开发体验。它的工具链安装过程直观明了，跨平台支持也十分完善。特别值得一提的是，自从Go 1.11引入go modules以来，依赖管理变得更加自动化和直观。虽然对新手来说，理解版本控制可能需要一些时间。此外，Go团队也给出了Go项目布局的官方建议，为开发者进行代码组织提供了清晰的参考。

相比之下，C++的环境搭建则显得较为复杂。开发者需要安装编译器，配置IDE，这些步骤对新手来说都构成了不小的挑战。加上缺乏统一的包管理工具（尽管vcpkg和conan等工具正在改变这一现状），以及灵活但缺乏标准的项目结构，都让C++的外在认知负荷明显高于其他语言。

Rust通过其官方工具链安装工具rustup提供了相对简便的环境搭建方式。它的Cargo包管理器集成度高，使用便捷，而且项目结构的标准化程度高，这些特点都有效降低了外在认知负荷。

Java则介于两个极端之间。它需要安装JDK并配置环境变量(如JAVA_HOME、CLASS_PATH等)，这个过程对新手来说可能有些繁琐。虽然Maven和Gradle这样的依赖管理工具功能强大，但学习曲线较陡峭。不过，Java严格的项目布局规范在初期可能显得死板，但从长远来看反而有助于培养良好的工程习惯。

过了环境安装、工具使用和项目布局这些“外在认知负荷”的关卡后，语言自身的复杂性便会成为新手面前的更大的挑战。

2.2 内在认知负荷考量

谈到语言本身的复杂性，Python的设计理念“简单胜于复杂”使其成为认知负荷最低的选择之一。它的语法接近自然语言，几乎不需要特别的学习就能读懂基本的代码结构。这种简洁性使得Python特别适合编程初学者，以至于主流的儿童编程教学大多使用Python(当然一些启蒙教学使用的是scratch)。

Go语言同样以简洁著称，它的语法设计注重一致性和可读性。虽然保留了指针这样的底层特性，可能会让某些初学者感到困惑，但整体而言，Go的学习曲线相当平缓。值得注意的是，Go 1.18引入泛型后，虽然提升了语言的表达能力，但也增加了一定的复杂性。至于Go是否适合作为从零开始编程的新手，也是见仁见智。

C++的内在认知负荷则明显较高。它支持多种编程范式，包括面向过程、面向对象、模板编程等，这些范式和特性固然强大，但对初学者来说往往构成了较大的认知负担。特别是在处理多态、模板元编程等高级特性时，学习曲线会变得异常陡峭。

Rust的内在认知负荷同样不低，但事实证明其复杂性是有意义的。它的所有权系统和借用检查器虽然增加了学习难度，但这些机制对于理解系统编程的本质非常有帮助，同时提高了程序在运行时的安全性。新手在最初接触这些概念时可能会感到困惑，但掌握后会对内存安全有深刻的理解。

Java的内在认知负荷介于中等水平。它的面向对象语法虽然比Python或Go略显繁琐，但整体而言还算直观。Java的复杂性主要体现在面向对象设计模式、泛型和异常处理等特性上，这些概念需要时间来消化和掌握。

2.3 相关认知负荷的深入分析

在实际应用知识解决问题时，各种语言呈现出不同的特点。

Python的优势在于它能让学习者快速将知识付诸实践。其丰富的标准库和生态、简洁的语法使得从学习到应用的过程异常顺畅。无论是数据科学还是Web开发，Python都能让新手快速看到成果。它支持多种编程范式，并且社区的PEP 8规范为代码风格提供了清晰的指导。

Go语言在知识应用方面同样表现出色。它的工具链完善，容易将所学付诸实践。特别是在服务器端开发领域，Go的并发模型和简洁的语法让新手能够相对轻松地构建高效的后端服务。虽然Go不像传统的面向对象语言那样依赖继承体系，但其接口机制和组合方式为代码设计提供了优雅的解决方案。

C++的相关认知负荷较高，主要体现在将理论知识转化为实践时面临的挑战。内存管理和性能优化这些概念需要大量实践才能真正掌握。它支持多种编程范式，这种灵活性虽然强大，但对初学者来说往往是一把双刃剑。由于缺乏统一的编码规范，新手可能在选择最佳实践时感到困惑。

Rust在这方面呈现出独特的特点。它的所有权系统要求开发者在实践中深入思考内存管理问题，这个过程虽然充满挑战，但却能培养扎实的系统编程思维。Rust社区提供的编码规范和工具链都很完善，有助于形成良好的编程习惯。

Java则以其企业级开发的特点著称。它要求开发者深入理解面向对象编程的核心概念，这个过程需要较长时间的积累。Java的设计模式体系完备，社区的编码规范成熟，这些特点有助于培养专业的工程思维，但对新手来说可能需要更多的时间和耐心。

2.4 综合评估

通过以上分析，我们可以看出不同语言在认知负荷方面的特点。

Python以其全方位的低认知负荷成为初学者的理想选择。

Go语言通过简洁的设计和完善的工具链在降低认知负荷方面做出了显著成效。

Java虽然相对繁琐，但其成熟的生态系统和规范的开发流程为长期发展提供了良好基础。

Rust和C++的学习曲线较陡，但它们在系统编程和性能优化方面的深度让投入的学习成本变得有价值。

在理解了编程语言的认知负荷特点后，我们不妨再从心理学的角度，特别是借助三脑理论的视角，来探讨初学者是如何在面对不同编程语言时做出选择的。

3. 初学者的编程语言学习决策过程

三脑理论(Triune Brain Theory)由Paul D. MacLean于1970年提出的理论假说，该理论将人脑分为三个层次，如下图所示：

• 爬虫脑（Reptilian Brain）：也称原始脑，负责基本生存反应，包括对威胁的快速反应和本能行为。
• 情绪脑（Limbic System）：处理情绪和动机，影响记忆形成和社交行为。
• 理性脑（Neocortex）：负责高级认知功能，如逻辑思考、语言处理和复杂决策。

注：三脑理论提出较早，如今有新的理论认为三脑理论毫无依据。不过这里我们假定这个理论是正确和适用的。

三脑理论影响初学者的编程学习决策的过程是怎样的呢？这个过程往往涉及本能反应(爬虫脑主导)、情感体验（情绪脑主导）和理性思考(理性脑主导)三个层面的互动。我们继续往下看。

3.1 初学阶段的决策历程

在首次接触编程语言时，学习者的反应往往是多层次的。本能层面的反应最为直接，面对像C++这样认知负荷较高的语言时，很多人会本能地产生畏惧感。这种反应不是简单的怯懦，而是大脑对复杂性的自然防御机制。相反，Python这类认知负荷较低的语言则较少触发这种应激反应，使得学习者能够保持相对轻松的心态。

情感层面的体验则更为复杂。当成功运行第一个程序时，无论使用什么语言，都会带来成就感。但随着学习的深入，不同语言带来的情感体验会产生分化。举个例子，我在早期学习Java时，仅仅是配置环境变量这样的基础工作就带来了挫折感，这种负面情绪很容易影响学习的积极性。而Rust虽然入门门槛较低，但一旦进入到所有权系统的学习，很多人会因为频繁的编译错误而感到沮丧。

理性思考则是决策过程中最后但也是最重要的环节。这包括对语言应用领域的评估、职业发展前景的考虑，以及个人学习时间和精力投入的权衡。这个阶段的决策通常更加慎重，也更具有长期性。

3.2 深入学习阶段的转变

随着学习的深入，最初的决策依据往往会发生改变。原本令人望而生畏的特性可能转变为吸引力的来源。这种转变在Rust的学习过程中特别明显，当开发者逐渐理解了所有权系统的价值，最初的困惑可能转化为对语言设计的欣赏。

在这个阶段，情感体验也往往变得更加丰富。克服困难带来的成就感可能超越了简单的编程快感，这也解释了为什么一些看似“难学”的语言反而能够培养出更加忠实的用户群体。Rust连续多年在最受欢迎编程语言榜单上位居前列，很大程度上就源于这种深层的技术认同感。

理性思考在这个阶段会更加全面，不再局限于语言本身的特性，而是扩展到整个技术生态系统的考量。开发者会更多地思考语言的性能特点、社区活跃度、工具链完善程度等因素。

3.3 认知负荷与学习效果

从短期来看，低认知负荷的语言确实能够提供更平缓的学习曲线，让入门过程更加顺畅。Python和Go在这方面的优势明显，它们能让学习者快速进入实践阶段，建立信心。但这种便利性有时也会带来一个意想不到的问题：学习者可能在掌握了基础语法后陷入平台期，难以实现质的突破。这也是为什么经常有读者询问如何才能在Go语言编程中更进一步。

相比之下，高认知负荷的语言虽然入门较难，但往往能够培养更深入的编程思维。比如Rust的所有权系统，虽然增加了学习难度，但这种设计迫使开发者深入思考内存管理的问题，从而建立更扎实的系统编程基础。C++的模板元编程虽然复杂，但掌握后能够大大提升代码的抽象能力和复用效率。

不过，我们也要警惕过高的认知负荷带来的风险。如果学习过程中的挫折感持续累积，很容易导致半途而废。每年入门一次Rust的真实案例也屡见不鲜。这就要求我们在选择编程语言时，既要考虑个人的学习能力和时间投入，也要权衡职业发展的需求，找到一个适合自己的平衡点。

4. 小结

在探讨了认知负荷对编程语言学习的影响后，我们可以得出一些粗浅的见解：编程语言的学习绝非简单的语法掌握过程，而是一个涉及多个认知维度的复杂历程。从开发环境的搭建到语言特性的理解，从基础概念的掌握到工程实践的应用，每个阶段都会给学习者带来不同程度的认知压力。理解这些认知负荷的本质，有助于我们做出更明智的编程语言学习的选择。

对于编程新手来说，像Python和Go这样在各个维度都尽量降低认知负荷的语言，无疑是入门的理想选择。但我们也要认识到，较高的认知负荷未必就是缺点。就像Rust和C++这样的语言，它们的学习曲线虽然陡峭，但这种”困难”往往蕴含着宝贵的学习机会。通过克服这些认知挑战，开发者能够建立起更深入的系统编程认知，形成更扎实的技术功底。

选择合适的编程语言，某种程度上就像选择一位长期相处的伙伴。这个选择不仅要考虑语言本身的特点，还要权衡个人的学习能力、职业规划和时间投入。认知负荷理论为我们提供了一个有价值的分析框架，但最终的选择还是要回归到个人的实际需求和发展目标。正如没有完美的编程语言一样，也没有放之四海而皆准的学习路径。找到适合自己的平衡点，或许才是最务实的学习策略。

最后，在人工智能编码辅助技术飞速发展的今天，开放的学习心态和持续学习的能力，可能比选择某个特定的编程语言更为重要。毕竟唯一不变的可能就是变化本身。

5. 参考资料

• 《思考，快与慢》- https://book.douban.com/subject/10785583/
• 《认知觉醒》 – https://book.douban.com/subject/35193035/

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/10/14/programming-in-ai-era

自2022年末ChatGPT发布以来，人工智能（AI）正在深刻地改变软件开发的格局。从简单的代码补全到复杂的逻辑生成，AI正逐渐成为程序员不可或缺的助手。最近，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼在其个人博客中发表的文章《智能时代》(The Intelligence Age)更让我们深切体会到，超级智能似乎离我们越来越近了。

正如100年前的打孔卡编程方式与现今编程方式的天壤之别，如今的我们也难以完全预见超级AI时代的编程模式。尽管现阶段的大语言模型（如ChatGPT、Claude等）在AI辅助编程方面已经展现出强大的能力，并显著提升了开发效率，但它们仍面临诸多挑战。不过，与打孔卡时代的程序员相比，我们这一代程序员是幸运的，因为我们已经嗅到了超级AI的气息。

当前AI辅助编程的现状

目前，AI辅助编程主要有三种模式：

1. IDE模式：通过使用工具（如Cursor等）智能分析代码上下文，仅需简单的TAB键操作即可生成代码片段甚至是完整代码，显著提高编程效率。

2. Prompt模式：开发者提供描述性的prompt，AI据此生成代码块，然后开发者将其整合到项目中。这种模式要求开发者对prompt撰写有较高的理解与能力。

3. Agent模式：在这种模式下，AI作为自主的编程助手，理解开发者的意图并主动规划(强化学习增强的思维链等)和执行任务。开发者可以与AI对话，提出问题或请求功能，而AI则基于上下文自动生成代码、测试用例，甚至进行调试。Agent模式更接近于超级AI的初级模拟，试图通过自然语言交互与上下文理解，模拟人类思维，自主规划并处理复杂编程任务。

虽然IDE和Agent模式本质上都是Prompt模式的变种，但Agent模式更像是对超级AI的初级尝试，使开发者能够更专注于高层设计，将重复性任务交给AI处理。

不过，这三种模式都属于初级辅助模式，虽然已经能显著提升开发效率。这些模式的辅助效能还与多种因素相关，比如：

• 人类提示工程(Prompt engineering )水平：开发者如何有效地与AI沟通需求，直接影响输出质量。
• AI对不同编程语言的掌握和擅长程度：这与AI训练时使用的语料丰富程度和训练方法密切相关。日常实践中事实也证明，像Rust这样语法复杂的语言，AI生成的代码可能更容易出现编译错误。相比之下，Go语言生成的代码往往更容易直接运行。
• 编程任务的特性：不同类型的编程任务可能更适合不同的AI辅助方式。

注：随着AI在推理方面的提升(乃至形成独立的推理层)，“过提示工程”可能不仅无法提高推理性能，还有可能妨碍模型工作。也就是说对于推理能力越来越强的大模型，反倒是提示词越简洁越好，因为思维链都隐藏到了模型内部，如果再用思维链提示反而会适得其反。

当前AI的局限性与未来展望

当前的AI系统更像是一个知识数据库，主要基于已有的知识进行推理，与现实世界的互动能力仍然有限，如缺乏访问互联网和本地系统的能力。这种限制导致AI只能生成代码，却无法验证其逻辑是否正确或者能否编译运行。此外，AI与人类的交互手段仍相对初级，大多局限于文本、图片或语音的形式，这些方式在面对复杂需求时显得笨拙。

那么未来理想的AI辅助编程模式应该是什么样的呢？我认为应是端到端编程，即通过多种交互手段（自然语言、语音、图片以及将来的未知方式等）输入需求，AI直接输出已部署完毕且可正确运行的完整程序。在超级AI时代，这种编程模式将成为现实，届时AI与程序员的交互方式将迎来革命性变化。

我们可以将当前阶段称为”AI的过渡时代“。正如OpenAI的Sam Altman所预言那样，真正的智能时代可能还需要几千天才能到来。在这个超级AI出现的时代，端到端的编程模式可能才会真正实现。

根据Sequoia Capital的最新研究报告，AI技术正在从”快速思考”(System 1)向”慢速思考”(System 2)演进。System 1指的是快速、直觉性的反应，而System 2则涉及更深层次的推理和问题解决能力。这种演进正在推动一种新的”推理层”的发展，这可能是通向真正智能时代的关键一步：

超级AI时代的编程模式可能包括：

• 脑机接口：通过思维直接传达编程意图。
• AR手势交互：在虚拟空间中操控代码组件，如钢铁侠电影中的场景。
• 多模态融合交互：结合语音、手势、眼动跟踪等多种方式。
• 自适应自然语言处理：AI能够理解和解析非结构化的自然语言，转换为代码逻辑。

这些技术的发展可能会让未来的编程体验更像是与高度智能的助手协作，而非单纯的工具使用。如今脑机接口、AR增强现界等技术也在快速演进，很可能与超级AI带来的智能时代同时到来。

程序员角色的转变

在超级AI时代，程序员的角色将发生显著的变化。程序员基本上不再编码，而是更多地转变为”系统架构师”、”AI协作者”和”创新推动者”。他们的工作会更多地涉及高层次的问题解决、创新思考和跨学科合作。技术知识仍然重要，但更重要的是理解业务需求、系统设计、伦理考量和用户体验等更广泛的技能。

Sequoia Capital的报告指出，随着AI技术的进步，软件开发正在从”软件即服务”(SaaS, Software as a Service)模式转向”服务即软件(Service as a Software”模式。这意味着AI应用不仅仅是提供软件工具，而是直接提供完整的服务解决方案。这种转变将极大地扩展AI应用的市场，从软件市场扩展到更广阔的服务市场：

注：怎么理解“服务即软件”（Service as a Software）呢？想象一下，之前你的公司购买了一个人力资源管理的SaaS服务，这种购买仅仅让你能够使用其功能，但谁来操作这些功能呢？你的公司依然需要雇佣专门的HR人员来通过Web、GUI客户端或App进行管理。而“服务即软件”则将这两方面“打包”在一起。你无需再招聘专员来操作，只需提出你的需求即可。这种模式有点类似于现代的HR劳务外包，但不同的是，在智能时代，这种外包的真正执行者不再是“人”，而是AI应用和支持AI运行的算力。这样一来，你可以更高效地满足业务需求，而无需担心人力资源的管理和操作。

随着超级AI的出现，我们还可能会看到AI系统不仅能辅助编程，还能自主编写、维护和优化代码，即AI的自主性。然而，这种高度自治的系统也可能面临复杂的自我管理问题。

借鉴《黑客帝国》中的概念，未来的AI系统可能会像一个巨大的自维护程序，但仍需要”异常处理程序”来解决一些无法自动修复的关键问题。在这个场景中，人类程序员可能扮演类似”尼奥”的角色，成为系统无法自行解决问题时的最后求助对象。

这种人机协作模式可能类似于现代软件系统中的”live reload”概念：当AI遇到无法自动解决的问题时，它会寻求人类的帮助，重新加载并修复系统，从而保持整个生态系统的稳定运行。

小结

AI辅助编程技术正处于一个激动人心的过渡时期，距离完全自主的端到端编程还有一定距离。然而，随着技术进步和新型人机交互方式的到来，编程的本质将发生革命性的变化。未来的编程将是人类与AI共同塑造的领域，一个充满无限可能的智能时代。

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共享单车，对于中国一线城市和二线中心城市的人们来说早已不是啥新鲜事物了。共享单车进入沈城的时间相比一线是要晚一些时间的，并且最初只有绿色的酷奇单车一种，直到今年年初ofo、摩拜相继开始在这里投放，共享单车出行才逐渐在沈城的年轻人中间流行开来。不过，和一线城市重点地区（比如北京的清华园门口）的单车“车满为患”相比，二线城市的单车投放量还显不足，依旧是供不应求。

一、骑行体验

之所以这么长时间以来一直未体验过共享单车有几方面原因：

• 上下班路程较长，一直开车；
• 和孩子一起出去游玩时，共享单车又无法满足我带娃的需求；
• 最初在沈城投放的酷骑单车样子太丑，实在激发不出来我的骑行愿望^0^；
• 在北京、上海等单车发达的城市出差或游玩时，因环境陌生，路线不熟悉，单车无法满足。

于是“拖延”至今才有了我的第一次共享单车处女骑。沈城这边摩拜和ofo几乎同时进入，但从可以直接看到、感觉到的情况来看，摩拜的投放量和受欢迎程度似乎要多于ofo，街面上骑行摩拜的数量几乎与具有先发优势的酷骑相当了。我选择了摩拜。这次骑行的总体情况如下图：

下面简单说说骑行的体验！

关于车：

• 喜欢ofo的颜色，但却喜欢mobike相对更为小巧的车辆设计以及细节；
• 开锁还是较快的，10多s吧。中间提示我：把蓝牙打开，会更快，不知为何；
• 车的制动系统很灵敏，一按就有，这个对于骑车安全非常重要；
• 车的确很沉，上坡费力。估计和车所使用的金属材质有关，估计也和采用实心的、非充气车胎有关；
• 车座十分不舒服，骑行一段时间后，就感觉屁股疼；
• 由于采用了实心胎，所以路感明显，减震变差，路况差之时，颠簸感强烈；
• 车铃铛的设计非常赞，十分易用，铃声较大，对骑行安全有益。

关于路：

• 不骑车不知道，自行车道、行人道被机动车占用严重；
• 并不是所有路都有自行车道规划，自行车与行人共享道路有安全隐患；
• 在仅有机动车道的路段，骑自行车是十分危险的；
• 前一段自行车道与下一段自行车道接驳处的细节处理并不一致：有些地方设计了上下缓坡；有些地方干脆就得骑行者自己上下“台阶”。

关于人：

• 骑行主力依旧是中青年。经过一次骑行后，发现在大城市的马路上骑行还是有很多风险的，上了年纪的老人（即便身体健康，身体倍棒的）最好不要骑车出行，还是老老实实地坐公交、地铁吧；
• 用共享单车让孩子学车的也不少，这个真该提醒那些家长：慎重、危险，无保障。尤其是那些让孩子在自行车道甚至是机动车道上学车的家长；
• 很多人把车一直骑到小区里自己家的单元门门口，其实也无可厚非。但是这样一来在小区外找单车的人由于无法进入小区，而无法骑行，导致资源浪费。尤其是夜间。记得上个月大半夜从火车车站出来，本想找辆单车骑行回家，结果按照GPS上的位置寻找，车都在封闭小区里面（前提是这里投放的单车还很少），害得我白白走了近1km的路，最后还是打车回家的；
• 大多数人还是非常自觉的。比如：在我们小区门口不干扰行人、车辆正常通行的空闲区且便于取车的地方，就规整地停放着一排单车，这显然是周围居民的自觉行为。即便是放在小区里，也自觉停放在非机动车停车处。

二、骑后感想

共享单车快速发展的这一年多，围绕着共享单车社会上出现了各种“恶意破坏单车事件”，针对这些事件，社会上也出现了各种“照妖镜论”：“国民素质照妖镜”、“人性照妖镜”、“社会照妖镜”等。中国社会正在处于从发展到发达的转型期。国民的素质自然也是处在一个上升期。若非要将当前国民素质平均水平与那些有着几百年资本主义发展史的欧美国家相比，自然还有差距，况且欧美国家国民素质就真的就那么高么？

就共享单车的用户群体而言，绝大多数骑行者都是能自律的，少部分人的低素质行为是难以撼动主流正能量的。

另外，从新生事物发展的角度来看，从“混乱无序”到“合理有序”，再到“优化升级”需要一个过程。移动支付、滴滴出行又有哪个不是如此的呢？和移动支付等类似，共享单车也开始逐渐倒逼政府在规划城市交通基础设施时，切实将单车出行的需求重点考虑进去了，设计和实施合理且安全的自行车车道，甚至是自行车高速路（据说北京已考虑试点）。

中国的共享单车虽然概念来自国外，但中国目前应该走在了世界的前头，是中国又一项可能值得国外友人“羡慕”的生活便利服务(其他两项：高铁、移动支付)。

三、共享单车的前景

共享单车作为一种便民的行业服务刚刚起步，还处于其行业发展的初级阶段。社会已经开始接受并适应拥有共享单车服务的生活了。但随着人们对共享单车概念理解的深入，必将对单车行业提出更进一步的需求：

• 车的舒适性需进一步改善

现在的单车服务仅是满足了用户解决“最后一公里”问题初步需求，算是“温饱”阶段。就如我上面骑行体验的那样，当前的单车在骑行舒适度方面做得还不够好，还有很大的提升空间。车身重量、座椅舒适度、骑行安全等都将是单车服务公司重点要考虑解决的问题。

• 骑行者需求细分和差异化

需求细分和差异化是单车发展的必然趋势。就如现在黄金单车、巨无霸单车（宽胎、带变速器）的出现恰是这方面的试水。将来针对不同区域、不同地形地貌、不同区域特色（比如寒冷的东北地区）、不同经济特点区域（比如热门旅游城市）、不同人群必将推出细分的单车服务，以满足差异化的用户群体需求。

• 车辆投放的进一步合理和均衡

一面“车满为患”，一面“车可罗雀”，一个城区单车实时分布的不均衡导致了此“怪现象”，导致了资源利用率不高。随着单车服务公司在设备和算法方面的逐步改进，通过算法对单车进行进一步的合理分布，并通过实时费用调节机制，让用户“主动”顺应单车的目标规划分布，让单车“合理流动”，达到均衡之势。

• 与政府的深度合作

在国内，一个行业要想蓬勃壮大，离不开政府的身影。尤其是单车这种公共交通服务，与政府深度合作是必由之路，移动支付、打车软件无不如此。毫不夸张的说，政府垄断了交通规划、设计、实施的所有资源，作为城市交通出行补充手段、绿色典范的共享单车如果能够和政府顺畅合作，以推动提升社会整体交通效率、低碳出行、绿色出行为目标，便可以使得政府手握的资源的有效利用率大幅提升，从而也会给市民们单车出行的带来更好的体验。

四、小结

曾几何时，中国是世界第一的自行车大国，但国人从未因此而骄傲。共享单车的出现一改自行车大国大而不强的局面，使得中国成为了引领世界的绿色出行的典范。共享单车逐渐成为中国城市人民生活中不可或缺的一部分。在可预见的未来，共享单车将与共享汽车(包括无人驾驶的共享电动汽车)、无人公交/地铁等一并成为人们出行的主要方式。

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SETI是“Search for Extraterrestrial Intelligence”，字面意思就是搜寻外星的智慧生命体。这个项目从技术本质上看就是一个超级庞大的分布式系统，它利用加入“志愿计算”计划的志愿者的PC上的空闲计算能力来分析射电望远镜观测到的信号，旨在从这些信号中过滤并识别出可能的外星生命发出的信号。SETI@home项目于1999年就启动了，不过令人感到尴尬的是至今这个项目仍然是一无所获：外星人的毛儿都没找到。虽然结果不如预期，但这不能否定这一项目的伟大。国内的地外文明爱好者、ET/alien爱好者们，如果你想贡献出自己的一份薄力，就去SETI@Home项目官网下载一个软件，加入到这个庞大的计算网络中吧。

不过这里并不想和大家探讨SETI@Home的技术细节，而是要考量另外一个问题：外星人为什么还没降落到地球上？

1、人类探索宇宙的历程简述

在探索地外生命的道路上，人类不可谓不努力，探索的时间也不可谓不长。从已知的、公认的人类探索宇宙的大事件资料中，我们知道：

• 公元前500－400年，中国人就开始制作木鸟并试验原始飞行器；
• 起源于古代中国的风筝于约公园14世纪传到欧洲；
• 1903年12月14日至17日，由莱特兄弟设计制造的“飞行者”1号飞机，在人类航空史上首次实现了自主操纵飞行。从此人类进入航空新纪元；
• 1909年世界第一架轻型飞机在法国诞生;
• 1947年10月14日美国著名试飞员查尔斯·耶格尔驾驶X-1飞机实现了突破音障飞行;
• 1957年10月4日，前苏联发射世界第一颗人造地球卫星。半年后，美国的人造卫星上天；从此人类进入近地轨道探索的时代；
• 1969年7月20日22时56分20秒，美国宇航员阿姆斯特朗乘坐“阿波罗”11号飞船成功登陆月球，成为人类踏上月球的第一人，也是人类踏上地外星球的第一人，从此人类开启了太阳系内探索新时代；
• 1970年12月15日，前苏联“金星”7号探测器首次在金星上着陆；
• 1971年12月2日，前苏联“火星”3号探测器在火星表面着陆。5年后，美国的“海盗”火星探测器登陆火星；
  … …

人类在探索近地轨道和太阳系内行星的同时，不忘太阳系外的深层空间的探索。不过限于人类在技术方面的局限，人类文明仅仅能将少量信息带出太阳系。这其中尤为值得注目的是美国的先驱者系列和旅行者系列深空探测器的发射，它们分别携带了人类送给地外文明的“礼物”：

两艘“先驱者号”各携带一张相同的镀金铝板(见上图)，长22.9厘米，宽15.2厘米，其上刻有一男一女的画像，那位男人正在招手致意。还有象征太阳系的信息，以及一些表示这艘星际飞船来历的符号。

两艘“旅行者号”各携带一块相同的镀金唱片(见上图)和一枚金刚石唱针。唱片名为《地球之音》，直径有22.9厘米，上面录制了人类向外星文明发出的55种问候语（包括中国的现代标准汉语、闽南方言、粤语和
吴语）、长达90分钟的27首各国著名乐曲（包括中国传统名曲《高山流水》等）录音，还有115幅地球上各种事物和情景的图片。这两张唱片可以在宇宙中保存10亿年之久。

目前四个飞行器均已飞出了太阳系，成为茫茫宇宙中流浪的四位地球信使。

除了发射探测器，人类还在不断加大投入，增强自己的观察能力- 建造“地球的眼睛”。

• 1990年4月25日，美国航空航天局NASA使用航天飞机将哈勃太空望远镜送入预定轨道，从此人类将在近地轨道拥有了自己看宇宙的“眼睛”。由于没有大气湍流的干扰，它所获得的图像和光谱具有极高的稳定性和可重复性，其清晰度是地面天文望远镜的10倍以上。

哈勃望远镜

• 2016年9月25日，位于中国贵州黔南州平塘县大窝凼的世界最大单口径射电望远镜——500米口径球面射电望远镜（FAST）全部竣工并投入使用。

FAST：世界最大单口径射电望远镜

不过，虽然发射出去如此多的探测器，建造了如此先进的“千里眼”，尴尬的是人类文明到目前为止依然没有得到地外文明的任何蛛丝马迹。我们不禁再次发问：外星人究竟在哪？为何还没降落到地球？

对于这样一个问题，从技术角度来说，人类肯定无法给出答案。但这并不影响我们去管窥到这个问题答案的一角，因为我们还有想象力和逻辑推理能力。

2、关于“文明”

“文明” ，对应的英文单词是civilization，英英释义是“the way people live together in a certain place at a certain time“，中文字面意思的理解就是一群人在一定的时间、在一定的地点生活在一起的方式，这是一个极具弹性的定义。时间、地点、人群数量的跨度都是可大可小、可长可短的。

按照这个定义，我们可以简单粗暴地将文明分类为：局部文明（比如：中国文明、西方文明、玛雅文明等）、星球文明（比如：地球文明）、星系文明（比如：银河系文明）、宇宙文明….。之所以给出这个分类，是因为我们采用“以己为鉴、以史为镜”的方法来推测地外文明。

谈到人类对宇宙中文明形态、行为的推测，我们不得不提到中国科幻大师刘慈欣在其巨著《三体》系列中提出的“宇宙社会学”的概念和大胆推测：

基本公理：
一、生存是文明的第一需要。
二、文明不断增长和扩张，但宇宙中的物质总量保持不变。

猜疑链：
一个文明无法判断另一个文明对自己是善意或恶意的；
一个文明无法判断另一个文明认为自己是善意或恶意的；
一个文明无法判断另一个文明判断自己对她是善意或恶意的；
一个文明不能判断另一个文明是善文明还是恶文明；
一个文明不能判断另一个文明是否会对本文明发起攻击。

黑暗森林法则：宇宙就是一座黑暗森林，每个文明都是带枪的猎人，像幽灵般潜行与林间，轻轻拨开挡路的树枝，竭力不让脚步发出一点儿声音，连呼吸都必须小心翼翼......他必须小心，因为林中到处都有与他一样
潜行的猎人，如果他发现了别的生命，不管是不是猎人，不管是天使还是魔鬼，不管是娇嫩的婴儿还是步履蹒跚的老人，也不管是天仙般的少女还是天神般的男孩，能做的只有一件事：开枪消灭之？在
这片森林中，他人就是地狱，就是永恒的威胁，任何暴露自己存在的生命都将很快被消灭，这就是宇宙文明的图景，这就是对费米悖论的解释。

自己时常思考这样的一个问题，人类发展的终极目标是什么？从古代农耕布织、到18世纪的以蒸汽机器代替手工的第一次工业革命、从19世纪中后的以电气时代为特征的第二次工业革命、到20世纪的以核能、计算机为特征的第三次工业革命、再到近来开启的以互联网产业、人工智能为代表的“第四次工业革命”，人类都在追求生产力提升、生产效率的提升。当这种生产力提升到一个极大值之后，人类的下一个目标是什么呢？很多人会说，飞出地球，在其他星球建立殖民地，但这种行为背后的目的又是什么呢？地球文明的延伸？从根本上来说，这也是为了地球文明的存续，不管这是主动的（比如：为了商业目的的、政治和军事目的的）还是被动的（比如说：当地球环境将在未来一段时间后不再适合人类生存）。这基本符合大刘提到的基本公理第一条，但这不仅是第一需要，更是终极目标。

在明确了自己文明的终极目标之后，在对外其他文明这个问题上，大刘给出了一个“黑暗”的推理 – 黑暗森林法则。关于这个法则，不得不说大刘的超一流的想象力，但同样是针对这一法则，争论也是存在的。”黑暗森林”法则的一个不可忽视的前提：“黑暗”。大刘直接给出设定：宇宙就是一座黑暗森林。这种设定本身就是“黑暗”的！难道文明存续的必须以毫无顾忌的消灭其他文明作为手段么？真的没有一个善良的文明么？真的不存在“光明森林”么？宇宙这么大，真不见得。如果人类拥有了毁灭一个星系的能力、并且观测到一个存在文明的行星，人类会毫不犹豫地直接将其毁灭吗？至少我们这个文明的大多数人不会赞同这么做。

3、关于文明间的“交互”

如果我们抛弃“黑暗森林”这一设定，我们生活在一个“光明森林”的宇宙中，那么“文明”间又是如何“交互（我也不是很确定，使用交互这个词是否准确）”的呢？

我们假设有两个独立发展的文明A和B，我们简单的为这两种文明定义了两种能力：观察能力和到达能力。在两个文明真正交互之前，文明的发展可能是这样的：

• a) 文明独立进化

初始阶段，两个文明独立进化，就像人类文明一样，可能从低级生命进化为高级生命，学会工具使用，智能提升，生产力提升，形成持续的、稳定的繁衍能力，技术水平也在不断提升。但这个阶段尚未具备宇宙观察能力，更没有通过观察确认文明存在的能力，尚未发展出航天技术。

• b) 文明拥有初步观察能力和到达能力

随着两个文明的进化，各自发展出了对宇宙的观察能力和一定范围的到达能力。但这些能力有限，还不足以发现和确认对方文明的存在。

• c) 一个文明具备了观察并确定对方文明存在的能力

一个文明A出现了技术爆炸，观察能力大幅提升，观察到并确认了B文明的存在。但此时A文明尚不具备到达B文明的能力。

• d) 一个文明具备了到达对方文明的能力

A文明的技术爆炸继续，并发展出了到达B文明的能力。

接下来A文明会怎么做？这是需要重点探讨的。在大刘的“黑暗森林”下，三体星人出动了“质子”抑制地球科技发展、派出三体舰队意图灭绝人类；”歌者”更为直接地祭出了“二向箔”降维攻击武器毁灭了太阳系。但如果是在“光明森林”中呢？我想大刘的“猜疑链”依旧有效。A文明无法判断B文明的善与恶。于是A可能做出以下几个动作：

• 远距离观察：虽然具备了到达能力，但A文明可能继续原则远距离观察B文明的先进程度，如果这是可以的话；

• 近距离观察：如果A文明能基本确认B文明的技术水平远低于自己，A文明可能会派出“观察者”，到达B文明，并以一种“隐身”的方式近距离观察B文明，就像《星际迷航》中企业号所做的那样。

• 接触：在确认了B文明足够善意的基础上，无论出于什么目的，A文明可能会主动接触B文明了。但必须肯定的是这种接触是十分危险的，即便这种接触的初衷是善意的。回顾人类内部的不同局部文明间的接触史，我们可以推测出这种接触很大可能是需要付出血的代价的 ，战争也许不可避免(我们只能以人类文明内部的接触作为参照物，否则还能怎么样呢)。

• 融合：融合可能会发生，虽然可能是以一方文明付出惨重损失为代价的。但文明的存续的目的得以实现。

4、结论

地球文明目前尚处于具有一定观察能力和一定到达能力的阶段，非常初级。如果按照上面的文明发展阶段，应该处于b)阶段早期。地球文明的观察能力有限，关键是无法确认文明存在，到达能力也更是很有限的。好了，现在我们来分析文章开头提出的问题：外星文明为何没有降落到地球？有了我们之前的铺垫，针对这个问题，我们可以有几种可能的答案：

• 不存在另外一个文明。从个人情感出发希望不存在这种情况，否则我们真成为宇宙中的孤独文明了；
• 其他文明都和我们文明的发展阶段差不多，无法观察到我们，更无法到达我们；
• 某个或某些高等文明在远距离观察我们或近距离以“隐身”的方式观察我们，尚在评估是否与我们接触。

从我们还存在这一事实，似乎证明宇宙并不“黑暗”，否则地球这么折腾（向深空发射飞行器等），也许早就被灭了。但如果宇宙法则真的是遵循大刘的“黑暗森林”法则，那么我们应该庆幸我们还没有被高等文明所发现。人类应该做的，唯有韬光养晦，努力发展科技，争取早日进入“技术爆炸”阶段，这才是存续地球文明的基础。

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一、离职

其实，这两年我求变的步伐一直没有停歇，只是今年迈出了实质性的一步。2016年4月末，就是在参加完GopherChina大会后，我就义无反顾的离开了工作10年多的老东家（也许很多人对于我的忠诚程度感觉很惊讶^0^），加盟了本地另外一家以IDC为基础、追求成为东北地区一流数据和基础设施服务商的初创企业。

我的新的直属领导是公司的技术VP，很牛逼的一个人，也是一名互联网老兵。据说他几乎以一人之力将公司IDC从无到有的建立起来（从商务采购谈判到IDC技术），并组建团队，打造公司云基础设施平台。当时我怀揣的极大的热情希望能在这样的一个新环境下，在公司的重点技术领域：云计算（基于OpenStack的公有云平台）、大数据技术、容器平台（与Rancher公司合作开发容器管理平台）等方向深入下去。但事情的发展往往是这样的套路：你越是期待的，结果却事与愿违。

当时正值公司刚刚确定了新的一年的几个重点战略方向，其中一个就是面向Goverment的智慧城市建设方向，我们戏称:”To G业务”。公司大老板希望我能以一个技术架构师的角色，对公司整个面向智慧城市的技术架构、产品和服务进行梳理，形成公司对应To G方向的核心产品套件和方法论。当时的我对于什么是智慧城市基本上是小白一个，无奈老板发话，只能硬着头皮上。

在后续若干个月的梳理过程中，我渐渐发现这个工作中技术绝对不是主要的因素，重要的是对智慧城市的深入理解。而智慧城市建设的纷繁芜杂，加上没有实战经验，驾驭起来又岂能是短短几个月的事情？输出的成果物我自己感觉都很苍白无力。那个阶段，我在各方面是备受煎熬：工作量是庞大的，老板要求也高，关键是还没有什么成就感。并且渐渐地我发现大老板似乎希望我能继续在smart city这个领域继续钻研下去，甚至成为专家型选手。这显然与我对自己的定位和规划不符，我没有成为智慧城市专家的愿望和热情，自觉也没有这方面的能力。于是在工作了大致五个月的时候，在输出了近六本成果物之后（没错，我这几个月的成果物就是一本本薄薄的书，如果你在市面上能有幸看到署有我的名字的关于智慧城市的著作，也不要惊讶哦^0^，不过看不到的可能性更大），我选择了离开。

这次跳槽从一般意义来说，也许是失败的。但个人觉得这几个月我还是有很多收获的。Hard模式让我个人也有了更快的成长，尤其是在内心抗压上。同时，在其他方面也有不少收获，这些收获不是在技术层面，而是在格局、眼界以及接触的人的圈子方面：由于角色的原因，接触到很多外部公司的相对级别较高的人，和他们一起交流，增长了许多见识。

二、蛰伏

离开的时候其实有几个机会，但是考虑到东北当前经济环境下的创业企业的情况，于是决定先回到老东家，不过这次换到了另外一个部门（以前的老领导负责的一个部门，这里感谢老领导收留^0^），我也从新回归技术兼部分技术管理，我把这个阶段称为蛰伏。一方面，将当前团队的产品打磨好，一方面等待下一次“变”的机会。

顺便简要说一下当前所做的事情。当前团队规模不大，5 dev + 1美工美女，致力于制作一个相对通用的互联网产品运营平台，一个类APaaS平台，与国内主流运营渠道能力对接（比如：微信等），简化商家在产品营销和运营时应用开发、部署和运维的门槛，为应用提供支持负载均衡和快速弹性伸缩的环境，以保障应用在业务波峰也可以正常运作。平台的底层采用的是Kubernetes，这也是10月份以来我为何发表大量有关容器和Kubernetes博文的原因。团队目前也在摸着石头过河，无论是对方向的把握还是对技术的探索。

团队采用了一些较新的小众流行的“技术栈“，包括：golang、vue.js 2.0等。目前团队还在招前后端开发，沈阳的朋友有意者可以留言联系。

三、小目标

优秀是一种习惯。反过来，不是所有习惯都能让你优秀，比如那些众所周知的“坏毛病”。

2017，从现在开始，我要改掉如下的一些“坏毛病”：

• 不吃垃圾食品，比如方便面、KFC等；
• 不躺着床上看书，除非是为了入眠^_^；
• 拖延症，或多或少还是有一点的。

总是告诉女儿：活到老学到老！作为爸爸，必须带头身体力行，2017自然不能忘记学习。除了当前工作涉及到的golang、docker、k8s的应用和深入之外，目前考虑到的可能学习和实践的方向还包括：

• AI：近两年大热的方向，特别是机器学习这一支。如果不跟上，就要落伍了。不过进入AI领地不是那么容易。要学的太多，而且很有难度。
• Blockly：在国外，尤其是主流欧美国家，“编程一小时”活动开展的如火如荼，无论成人还是未成年的儿童少年，对于编程的兴趣与日俱增。我相信这一趋势将来也必将在国内“蔓延”开来。而Google开源的Blockly作为很多编程网站开发编程activity的基础是值得学习、研究和实践的。

图：女儿在接受编程思维训练

四、自我寄语

新一年，风险与机遇并存。
但我心中那团火，永不熄！

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