告别 interface{} 模拟,Go 终于要有真正的 Union 类型了?

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/29/go-community-new-sum-type-end-interface-union-types

大家好,我是Tony Bai。

“Go 什么时候支持枚举?”
“Go 什么时候有真正的联合类型?”

这可能是 Go 语言诞生以来,被问得最多的问题之一。现有的解决方案——无论是用 const 模拟枚举,还是用 interface{} 配合类型断言模拟联合类型——在类型安全、表达力和穷尽性检查上,都总让人感觉“差了那么一点意思”。

近日,Go 核心团队成员 neild 在 GitHub 上发起了一个非正式的讨论 (#76920),抛出了一种全新的、非接口 (non-interface) 的联合类型设计构想。这个构想虽然只是一个“思想实验”,却迅速引爆了社区的热情,成为了近期最热门的话题之一。

本文将带你深入这场讨论的核心,看看这个名为 union 的新类型,究竟有何魔力。

核心痛点:为什么我们需要 Sum Types?

在深入设计之前,让我们先回顾一下,为什么我们如此渴望这个特性。neild 列举了三个极具代表性的场景:

  1. Direction 类型 (Enum):一个类型只能是 North, South, East, West 四者之一。
  2. Option/Maybe (Sum Type):一个类型要么包含一个值 T,要么什么都没有(None)。
  3. IP 地址 (Variant):一个类型要么是 IPv4 ([4]byte),要么是 IPv6 ([16]byte)。

目前,我们通常使用 interface 来模拟这些场景。但 neild 指出,接口并不是最佳方案

  • 零值问题:接口的零值是 nil。这迫使我们必须处理一个额外的、可能毫无意义的 nil 状态,这在很多时候(如 Direction)是不合理的。
  • 定义繁琐:你需要为每一个变体定义一个单独的类型,这在变体较多时显得非常啰嗦。
  • 语义混淆:接口本质上是关于行为的抽象,而和类型本质上是关于数据结构的定义。强行用接口来表达数据结构,是一种概念上的错位。

大胆构想:像定义 Struct 一样定义 Union

neild 提出的方案,不仅巧妙,而且极具 Go 风格。他的核心洞察是:Struct 是“积类型” (Product Type),Union 是“和类型” (Sum Type)。既然它们是对偶的,为何不使用相似的语法呢?

// 积类型 (Struct): 同时包含所有字段
type Point struct {
    X int
    Y int
}

// 和类型 (Union): 包含且仅包含其中一个变体
type Direction union {
    North, South, East, West atom
}

type Maybe[T any] union {
    Unset atom
    Set   T
}

type IP union {
    IPv4 [4]byte
    IPv6 [16]byte
}

这里引入了一个新概念:atom(也可以叫 unit 或其他名字)。它本质上是 struct{} 的别名,用于表示那些不携带数据、只代表某种状态的变体(如 North 或 Unset)。

这种设计的美妙之处在于:

  1. 语法一致性:它看起来就像我们熟悉的结构体,只是关键字变成了 union。
  2. 明确的零值:Union 的零值就是其第一个变体的零值。例如 Direction 的零值就是 North,IP 的零值就是 IPv4{0,0,0,0}。没有额外的 nil 状态!
  3. 内聚性:所有变体都定义在同一个类型内部,不需要像接口那样定义一堆散落的类型。

使用体验:类型安全与穷尽性检查

这个设计不仅在定义上优雅,在使用上也力求符合 Go 的直觉。

构造与赋值

你可以像使用结构体字面量一样构造 Union,但只能指定一个键

d := Direction{North: atom{}} // 或者简化为 d := Direction.North
m := Maybe[int]{Set: 42}

访问与判断

对于 atom 类型的变体,访问它返回一个布尔值;对于携带数据的变体,访问它返回数据和布尔值(类似 map 的查找):

if d.North {
    fmt.Println("Heading North")
}

if v, ok := m.Set; ok {
    fmt.Println("Value is:", v)
}

Union Switch:杀手级特性

这是 Sum Types 最强大的地方——穷尽性检查

switch d.(union) {
case North:
    // ...
case South:
    // ...
// 如果漏掉了 East 或 West,编译器会报错!
}

这种编译期的保障,彻底消除了“忘记处理某种情况”的 Bug 来源,是构建健壮系统的基石。

社区激辩:细节中的魔鬼

虽然大方向得到了广泛认可,但在具体细节上,社区展开了激烈的讨论。

struct{} 的特殊待遇

neild 提议对 atom (即 struct{}) 进行特殊处理,使其可以直接作为值使用(如 Direction.North)。但这引起了 ianlancetaylor 等人的担忧:这种特殊规则是否会增加语言的复杂性和不一致性?如果不特殊处理,写 Direction{North: struct{}{}} 又实在太啰嗦了。

命名之争:atom vs unit vs iota

atom 这个名字是否合适?有人建议使用 null,有人建议复用 iota,还有人建议直接允许 union { North, South } 这种省略类型的语法。这再次证明了,“命名”永远是计算机科学中最难的问题之一。

与泛型的纠葛

如果 Union 是泛型的,如何处理?Maybe[T] 是一个完美的例子。但如果 T 本身也是一个 Union 呢?嵌套的 Union 及其 Switch 语句该如何设计?这些都是需要深思熟虑的边缘情况。

小结:Go 语言演进的新曙光?

尽管 #76920 目前只是一个“讨论”,并非正式提案,但它释放了一个强烈的信号:Go 团队也许正在认真思考如何以一种“地道”的方式引入和类型(Sum Type)。

这个设计方案,在保持 Go 语言简单性的同时,极大地增强了其表达力和安全性。它避开了接口的动态性陷阱,提供了一种静态的、高效的、内存布局可控的数据结构。

如果这个构想最终能成真,它将填补 Go 语言类型系统中最后一块重要的拼图,让我们彻底告别用 iota 和 interface{} 拼凑枚举与联合类型的日子。

资料链接:https://github.com/golang/go/issues/76920


你的态度是?

对于这个打破常规的 union 语法设计,你是感到兴奋,觉得它终于填补了 Go 的拼图?还是感到担忧,觉得它让 Go 变复杂了?

如果给你一张选票,你会支持这个提案落地吗?

欢迎在评论区投出你的一票,并分享你的理由! 让我们一起见证 Go 语言的演进。

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Bug 激增 1.7 倍!AI 写代码:是速度的蜜糖,还是质量的砒霜?

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/28/state-of-ai-vs-human-code-generation-report

大家好,我是Tony Bai。

“天下武功,唯快不破。但在软件工程里,‘快’可能是致命的诱惑。”

2025 年,AI 编码助手/智能体已经成为开发者的标配。它像蜜糖一样,让我们尝到了开发效率飙升的甜头:从自然语言一键生成函数,到自动补全繁琐的样板代码,甚至的整个项目的源码,功能交付周期从未如此之短。

然而,CodeRabbit 最新发布的《2025 年度 AI 与人类代码生成现状报告》却揭示了这层甜蜜糖衣下的残酷真相:Bug 激增、逻辑漏洞百出、安全隐患翻倍

如果不加控制,这些由 AI 快速生成的劣质代码,很可能成为慢性发作的砒霜,最终毒害整个代码库的健康。这份报告用触目惊心的数据告诉我们:在享受 AI 带来的速度红利时,我们必须建立起更强大的免疫系统。

触目惊心的数字——AI 的“副作用”

CodeRabbit 分析了 470 个开源项目的 Pull Requests (PR),其中 320 个由 AI 参与编写。结果显示,AI 并不是那个完美的“超级程序员”,它更像是一个高产但粗心的实习生

问题总量激增 1.7 倍

这是最核心的发现。AI 参与的 PR 平均每 100 个包含 10.83 个问题,而人类纯手工编写的 PR 只有 6.45 个。这意味着,引入 AI 后,你的 Code Review 工作量不仅没有减少,反而可能翻倍


AI 参与的代码,问题数量显著高于人类手写代码

逻辑错误暴涨 75%

这是最令人担忧的数据。AI 生成的代码在业务逻辑、依赖关系和控制流方面,错误率比人类高出 75%

为什么?

因为 AI 只是在做“统计学上的模仿”,它并不真正理解你的业务规则。它能写出语法完美的代码,但却可能在转账逻辑里漏掉一个关键的校验。


逻辑错误是 AI 代码的重灾区

安全漏洞增加 2.74 倍

AI 在处理敏感信息时表现堪忧。硬编码密码、不安全的对象引用等低级错误,在 AI 代码中出现的频率是人类的近 3 倍。AI 倾向于模仿它在训练数据中看到的“旧代码”,而那些旧代码中往往充满了过时的、不安全的模式。


AI 代码更容易引入严重的安全漏洞

可读性灾难:飙升 3 倍

虽然 AI 生成的代码乍一看很工整,但在命名规范、代码结构和上下文一致性上,它往往与现有代码库格格不入。这种“违和感”大大增加了后续维护者的认知负荷。

AI 为什么会犯错?——透视“黑盒”

报告不仅列出了数据,还深刻剖析了 AI 犯错的根本原因。为什么它这么快,却又这么容易错?

  • 缺乏全局视野:AI 看不到你整个系统的架构图,也听不到资深工程师在茶水间的讨论。它只能根据局部的提示词生成代码,因此经常丢失业务上下文
  • “表面光鲜”:AI 擅长生成“看起来能跑”的代码。它会忽略边界检查、错误处理和异常路径,只为了尽快给出一个“正确答案”。
  • 偏爱“简单”:AI 倾向于选择最简单的实现路径(例如,简单的循环、低效的 I/O),而忽略了性能优化和资源效率。


AI 代码倾向于低效的 I/O 操作,因为它偏爱简单的模式

工程师的自救指南——如何驾驭 AI?

既然 AI 有这么多坑,我们是否应该因噎废食,放弃使用它?

当然不是。AI 依然是强大的加速器,前提是我们必须为它加上“护栏”。 未来的软件工程,不再是“写代码”,而是“设计系统来生成和验证代码”

CodeRabbit 给出了几条务实的建议:

给 AI 喂“上下文”

不要只给 AI 一句简单的指令。把你的业务规则、架构约束、代码规范,甚至关键的配置文件,都作为上下文提供给它。让它在“懂行”的前提下写代码。

自动化“安检”

不要依赖人工 Review 去发现格式问题和低级错误。配置严格的 Linter(如 golangci-lint)、Formatter 和安全扫描工具,在代码进入人工视线之前,先由机器进行一轮清洗。

强化“正确性”护栏

针对 AI 在逻辑和错误处理上的弱点,强制要求:

  • 重要逻辑必须有测试覆盖
  • 显式检查空值和类型
  • 标准化异常处理流程

审查清单升级

Code Review 的重点需要转移。不要再纠结于语法细节,而要专门针对 AI 的弱点进行检查:

  • 错误路径是否覆盖了?
  • 并发原语是否正确使用?
  • 配置项是否验证了?
  • 有没有硬编码的凭证?

小结:质量不是自动的,它是设计出来的

这份报告给我们敲响了警钟:AI 不会自动带来高质量的代码。 相反,如果不加控制,它会以前所未有的速度制造技术债。

我们需要构建更强大的 CI/CD 流水线、更严格的自动化测试、以及更智能的 Code Review 流程,来承接 AI 带来的产能爆发。

只有当我们学会了如何像管理实习生一样管理 AI,我们才能真正享受到它带来的红利,而不是被它制造的 Bug 淹没。

如果你不想被“砒霜”毒害,就请先学会如何过滤“蜜糖”。

报告地址:https://www.coderabbit.ai/blog/state-of-ai-vs-human-code-generation-report


深度破局:用 Spec-Driven Development 扼杀 Bug 于摇篮

CodeRabbit 的报告虽然犀利地点出了问题,并建议“给 AI 提供上下文”,但它没有告诉我们具体该怎么做

在实际工程中,仅仅靠零散的 Prompt 是无法约束 AI 狂野的想象力的。解决“质量砒霜”的终极解药,其实是彻底改变我们的开发范式——走向 SDD (Spec-Driven Development,规范驱动开发)

与其让 AI 对着模糊的需求“猜”代码(然后我们去修 Bug),不如建立一套以规范为核心的流水线:先用 AI 辅助构建严谨的 Spec,在逻辑层面完成验证,再“驱动”AI 生成高质量代码。

这正是我的极客时间专栏《AI 原生开发工作流实战》的核心内容。

在这个专栏中,我将带你跳出“Prompt 调优”的低维竞争,掌握一套系统性的方法论:

  • SDD 实战心法:如何实施“规范驱动开发”,把 80% 的逻辑错误拦截在写代码之前。
  • 精准 Context 工程:如何构建结构化的上下文投喂机制,让 AI 真正“读懂”你的架构约束。
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不要只做 AI 的“质检员”,要做掌控 AI 的“架构师”。

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