本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/12/gin-is-a-very-bad-software-library

大家好，我是Tony Bai。

“Gin 就像是一种伪装成软件库的阴险真菌：它很容易感染，一旦沾上就几乎无法去除，除非你极其小心，否则还会传染给你的朋友。”

2025 年 12 月，Efron Licht 发布了一篇名为《Gin 是一个非常糟糕的软件库》的长文，用词之激烈、抨击之全面，瞬间引爆了 Go 社区。他将 Gin 比作“真菌”，并列举了从代码膨胀到 API 设计混乱的种种“罪状”。

这篇文章虽然充满了情绪化的发泄，但它同时也触及了许多资深 Gopher 心照不宣的痛点。Reddit 上的热烈讨论证明了这一点：虽然很多人不喜欢作者的语气，但绝大多数人承认他的技术批评是站得住脚的。

今天，让我们剥离情绪，结合社区的反馈，深入剖析这篇檄文背后的技术逻辑：作为 Go 生态中最流行的 Web 框架，Gin 真的有那么不堪吗？

第一宗罪：惊人的代码膨胀 (Code Bloat)

作者首先指出的，是 Gin 与其解决的问题之间巨大的比例失调。

• 标准库 net/http：仅用 2.5 万行 代码就实现了完整的 HTTP 协议栈（包含客户端、服务端、TLS 等）。
• Gin：为了实现路由和中间件等相对简单的功能，其依赖树竟然引入了 87 万行 代码和 55MB 的体积！

更令人咋舌的是，Gin 的依赖树中包含了至少 6 个不同的 JSON 库（包括 sonic, go-json, ugorji/go/codec 等）。一名Reddit 用户 证实了这一点，并指出即使在不使用 msgpack 的情况下，Gin 也会引入巨大的二进制开销。虽然可以通过 -tags nomsgpack 来缓解，但这并非默认行为。

这种“把厨房水槽都装进去”的依赖管理方式，对于追求简洁和二进制体积的 Go 项目来说，确实是一个沉重的负担。

第二宗罪：混乱的 API 设计与“抽象泄漏”

作者对 Gin 的 API 设计进行了无情的嘲讽，称其“表面积像工业散热器一样大，而且一样吸热（sucks）”。

• gin.Context 的过度设计：这个核心结构体拥有超过 133 个方法！它混杂了请求参数解析、响应写入、内容协商、Cookie 处理甚至 HTML 模板渲染等所有功能。一位Reddit 用户评论道：“Gin 就是当每一个可能的使用场景都塞进同一个库时发生的事情。”
• 奇怪的方法签名：相比标准库清晰的接口，Gin 提供了数十种获取参数的方法，甚至还有 BindYAML, BindTOML 等特定的绑定方法。这种设计不仅增加了学习成本，也让代码的可测试性大打折扣。

第三宗罪：致命的“锁定效应” (Lock-in)

这是作者认为最严重的问题，也是将其比作“真菌”的核心原因。

• 单向兼容性：你可以很容易地将一个标准的 http.Handler 包装成 Gin 的 handler。
• 无法逃离：但如果你想从 Gin 迁移回标准库，或者是迁移到其他框架（如 Chi, Echo），你会发现几乎不可能。因为你的业务逻辑已经深度耦合了 *gin.Context 中那 100 多个特有的方法。

正如 一位Reddit 用户所言：“如果你想不付出巨大的开发者纪律和克制，就在 Go 中实现‘按需付费’（只引入需要的依赖），那几乎是不可能的。Gin 让事情变得简单，所以人们就用了它，尽管方式很糟糕。”

社区声音：不仅是批评，更是反思

Reddit 上的讨论为这场批判提供了更多元的视角：

1. “标准库至上”派的胜利：许多用户表示，他们早已放弃 Gin，转而投向 Echo 或 Chi。Chi 因为其极简的设计（仅 1000 多行代码）和对标准库接口的严格遵守，被多次点名表扬。
2. 对“中间件地狱”的共鸣：一名用户指出，虽然标准库很美，但它的中间件链和上下文处理确实不如框架方便。Gin 的成功在于它填补了标准库在人体工程学 (Ergonomics) 上的空白，尽管是以一种臃肿的方式。
3. 初学者的陷阱：多位用户提到，AI（如 ChatGPT）往往会默认推荐 Gin 给新手，导致许多内部服务和 API 仅仅因为“AI 推荐”就染上了这种“真菌”。这加剧了 Gin 的锁定效应。

小结：我们还需要 Gin 吗？

Efron Licht 的批评固然犀利，但也存在幸存者偏差。对于初学者或快速原型开发来说，Gin 提供的“一站式”体验（路由、参数绑定、验证、JSON 序列化）确实极大地降低了门槛。

然而，随着 Go 标准库的不断进化（特别是 Go 1.22 引入了增强的 http.ServeMux），以及像 Chi 这样更轻量且优秀的替代品的成熟，原生开发的体验已经今非昔比。

给 Go 开发者的一些建议：

1. 对于新项目：建议评估 标准库 + Chi 或 Echo。它们提供了更好的模块化和更小的依赖负担。
2. 对于已使用 Gin 的项目：不要恐慌，但要警惕。在编写 handler 时，尽量将 *gin.Context 限制在最外层，将业务逻辑抽离到与框架无关的 Service 层中。
3. 警惕“便利性”陷阱：在引入任何“全家桶”框架之前，问自己一个问题：我引入的这 55MB 依赖，真的只是为了少写几行 if err != nil 吗？

Go 的哲学是“少即是多”。Gin 在某种程度上，是对这一哲学的背离。这篇文章虽然激进，但它是一记警钟，提醒我们在享受便利的同时，不要忘记了软件工程中那些关于复杂性、依赖管理和可维护性的永恒真理。

资料链接：

• https://eblog.fly.dev/ginbad.html
• https://www.reddit.com/r/golang/comments/1pifcca/gin_is_a_very_bad_software_library/

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/12/talk-is-cheap-show-me-the-spec

大家好，我是Tony Bai。

在 IT 行业，有一句被奉为圭臬的名言，出自 Linux 之父 Linus Torvalds：

“Talk is cheap, show me the code.”
(废话少说，放码过来。)

在过去的三十年里，这句话是绝对正确的。因为将人类的自然语言逻辑翻译成机器能运行的 C/C++/Go/Java 代码，是一项高难度、高成本的脑力劳动。代码，就是程序员的军功章，是能力的终极证明。

但是，站在 2025 年末的今天，当我们看着 Claude Code 或 Cursor 在几秒钟内生成了数百行逻辑严密、注释清晰的代码时，你是否感觉到了一种微妙的价值观崩塌？

如果生产代码变得像呼吸一样简单，那么“Show me the code”还足以证明你的价值吗？

我认为，是时候修正这句话了。在 AI 原生开发时代，新的法则应该是：

“Talk is cheap, show me the Spec.”
(空谈廉价，请给我看你的规范说明书。)

价值倒置：代码的通货膨胀

为什么说 Code 变得 cheap（廉价）了？这符合基本的经济学规律：供需关系。

• 前 AI 时代： 代码的供给受限于程序员的打字速度和脑力带宽。优质代码是稀缺资源。
• AI 时代： LLM 使得代码的供给趋近于无限。只要你给指令，AI 可以不知疲倦地生成无限吨位的代码。

当一个东西的供给变得无限时，它的价值就会无限趋近于零。

现在，你随便找个实习生，配上 AI 工具，他也能给你 Show 出一大堆 Code。但这些 Code 是垃圾还是黄金？能不能跑？符不符合业务需求？

这取决于“指令”的质量，而不是“代码”本身。

权力的转移：从“实现” 到 “定义”

在传统的软件工程中，权重最高的是 Implementation（实现）。我们推崇那些能搞定复杂算法、能手写汇编的大神。

但在 SDD (Spec-Driven Development) 兴起的当下，权力中心正在向 Definition（定义） 转移。

什么是 Spec (Specification)？

在 AI 时代，请务必注意：Spec 不再是那个单薄的 requirements.txt 或 README.md，它是广义的“全景蓝图（Blueprint）”。

参考业界前沿的 SDD 规范（如 spec-kit / openspec），一个合格的、能让 AI 准确执行的 Spec，通常包含 “SDD 三件套”：

1. The Context (语境/需求) —— spec.md

   • 定义 “What & Why”：业务逻辑是什么？输入输出接口定义（Interface）是什么？
   • 核心要素：用户故事、API 契约、非功能性约束（性能/安全）、领域知识（Domain Context）。

2. The Strategy (策略/架构) —— plan.md

   • 定义 “How”：为了实现上述需求，我们需要修改哪些文件？数据流怎么走？
   • 核心要素：技术栈选择、文件变更拓扑图、伪代码（Pseudocode）、架构决策记录（ADR）。

3. The Execution (执行/进度) —— tasks.md

   • 定义 “Steps”：将大象装进冰箱分几步？
   • 核心要素：原子化的任务清单（Atomic Checklist）。AI 每做完一步，就勾选一项。这能极大地降低 AI 的“遗忘率”和“幻觉率”。

Code 只是这套 Spec 的“编译产物”。

这就好比建筑行业：当砌砖机器人都普及了，“砌砖”这个动作就不值钱了。值钱的是包含效果图（Spec）、结构图（Plan）和施工进度表（Tasks）在内的完整蓝图。

我们可以用一张架构图来展示这个“广义 Spec”的结构：

当你对 AI 说 “Show me the Spec” 时，你是在要求这三者的完整交付。 只有这样，AI 才能从一个“只会聊天的机器人”变成一个“使命必达的工程师”。

新的开发范式：Show me your Spec

让我们对比一下两种开发者的对话模式：

旧模式（Code-Centric）：
* A: “这个功能怎么做？”
* B: “你看我这几行代码（Show Code），我用了一个递归……”
* 痛点： 陷入细节泥潭，难以维护，AI 容易写偏。

新模式（Spec-Centric）：
* A: “这个功能怎么做？”
* B: “你看我的 Spec 文档（Show Spec）。我定义了数据结构，约束了异常处理流程，并列出了 5 个测试用例。然后我让 AI 实现了它。”
* 优势： 逻辑闭环，架构清晰，AI 能够一次做对（One-shot Success）。

在这个模式下，程序员的核心竞争力，从“How to implement”（怎么写代码），变成了“How to define”（怎么定义问题）。

你能写出多么严谨、清晰、无歧义的 Spec，AI 就能给你多完美的代码。

Spec 的精度，决定了系统的质量。

小结：做架构师，别做打字员

Linus 说 “Talk is cheap”，是因为当年的 Talk 无法直接转化为生产力。

但现在的 “Spec” 不是 cheap talk，它是可执行的指令（Executable Instructions）。

在 AI 时代，请不要再沉迷于堆砌代码行数。

把那些繁琐的实现交给 AI。

你应该去思考架构，去定义边界，去编写 Spec。

下一次，当有人还在炫耀他手写了多少代码时，请淡定地告诉他：

“Code is cheap. Talk is cheap. Show me your Spec.”

如何写出让 AI 听话的 Spec？

道理大家都懂，但真到了实战中，很多人发现自己写的 Spec，AI 根本看不懂，或者生成的代码依然是一坨浆糊。

Spec 也是一门编程语言，只不过它的编译器是 LLM。

如果你想掌握这门“面向 AI 的编程语言”，学会如何编写高质量的 Prompt 和 Spec 文档，构建一套基于 Claude Code 的自动化流水线，欢迎关注我的极客时间专栏《AI 原生开发工作流实战》。

在本专栏中，我将：

• 定义标准： 公开我经过实战验证的 SDD (Spec-Driven Development) 文档模板。
• 实战演示： 展示如何用一份详实完备的Spec，指挥 AI 完成一个项目模块的开发、测试与部署。
• 思维升级： 帮你完成从 Coder 到 Architect 的关键跃迁。

别让你的才华浪费在廉价的代码实现上。扫描下方卡片，掌握定义未来的能力。

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