给了机关枪,你却非要耍大刀:2025 年末,程序员 All in AI 的生存启示录

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/09/programmer-all-in-ai-survival-revelation-in-2025

大家好,我是Tony Bai。

最近逛 Twitter 和技术论坛,我发现了一个非常有意思,甚至有些魔幻的现象。

尽管我们已经站在了 2025 年末,距离 ChatGPT 震撼发布已经过去了整整三年,AI 能力早已从“玩具”进化成了“重型武器”。但在评论区里,依然充斥着大量这样的声音:

  • “真程序员谁用 AI 啊,那都是给脚本小子用的。”
  • “用 AI 生成代码没有灵魂,我还是习惯自己掌控每一个字符。”
  • … …

看着这些言论,再联想到身边团队和朋友圈中的一些类似的现象,我忍不住在我的知识星球中发了一句感慨:

“给了你机关枪,你却非得用大刀。这不仅是不合时宜,简直是暴殄天物”

这三年,AI 不再是那个只会写打油诗的聊天机器人,它是基建,是水电,是程序员的第二大脑。

在这个时间节点,命题早已改变:不再是“要不要用 AI”,而是“你为什么还在用大刀砍柴?”

但在真正 All in AI 之前,我们必须先看清现实中普遍存在的“四大怪象”,并一一打破它们。


现实中的“四大怪象”

如果你仔细观察身边的技术团队,朋友圈或者审视一下自己,可能就会发现我们都在不自觉地陷入以下误区:

怪象一:技术洁癖引发的“伪精英心态”

很多人认为依赖工具是能力退化的表现。他们以“纯手工打造”为荣,认为只有自己敲出来的代码/文字才叫硬核,用 AI 就像是“作弊”。

怪象二:工具依赖导致的“思维躺平”

另一极端是,有了 AI 就不思考了。遇到问题直接扔给 AI,AI 给什么就用什么,不再去探究底层的原理,甚至觉得“反正 AI 会,我不用学了”。

怪象三:盲目信任带来的“埋雷行为”

把 AI 当作真理的化身。直接 Copy & Paste AI 生成的代码上线,不看逻辑,不测边界,结果把 AI 的幻觉(Hallucination)直接变成了线上的 Bug。

怪象四:浅尝辄止的“低效勤奋”

虽然也在用 AI,但只停留在“帮我写个正则”、“解释这段代码”的浅层阶段。手里拿着加特林机关枪,却只把它当烧火棍用。


All in AI 之前的“四重认知突围”

针对上述怪象,如果想在 2025 年以及未来几年生存并晋级,我们需要进行一次彻底的认知重构。

认知 1:拒绝羞耻感 —— 它是“外骨骼”,不是“轮椅”

(对标怪象一)

越是基本功扎实的老兵,越容易有“技术羞耻感”。请立刻抛弃这种旧思维。

在 2025 年,能力定义的公式变了

  • 旧能力 = 记忆力 + 手速 + 经验
  • 新能力 = (经验 + 洞察) × AI 算力

使用 AI 不是因为你“能力不行”需要轮椅,而是为了放大你的能力。它让你从繁琐的语法/文书细节(Syntax)中解脱出来,让你的架构设计能力得以十倍级释放。善用“机关枪”是特种兵的素养,不是逃兵的借口。

认知 2:拒绝躺平 —— 是“升维”,不是“减负”

(对标怪象二)

以为用了 AI 就可以不学习了?大错特错。

AI 时代的学习逻辑发生了倒置: AI 负责“已知知识的检索与生成”,你负责“未知领域的洞察与判断”。

当 AI 帮你搞定了 80% 的“实现细节(How)”,你必须把节省下来的精力,投入到那 20% 更核心的“价值判断(Why & What)”中。

你不仅不能停止学习,反而要学得更深、更广——否则你甚至不知道该如何向 AI 提问,更不知道如何判断它给出的方案是平庸还是卓越。

认知 3:坚守底线 —— 做“机长”,不做“乘客”

(对标怪象三)

AI 的第一性原理(概率预测)决定了它永远存在“一本正经胡说八道”的可能。

对 AI 输出的成果物进行严苛的审核 (Review),是任何成果物发布前的必经路径。

你需要从“Writer(撰稿人)”转型为“Editor-in-Chief(总编辑)”

你是机长,AI 是副驾驶。它负责操作仪表盘,但你负责决定航向,并对每一次降落的安全性负责。 没有审核的 AI 代码/文档,就是一颗定时炸弹。这意味着你不能只看代码跑通了没有,还要像审查实习生代码一样,去盘问它的逻辑漏洞和边缘情况。

认知 4:直面竞争 —— 比的是“枪法”,不是“有枪”

(对标怪象四)

三年过去,AI 已经祛魅。现在人人手里都有一把“机关枪”(Cursor, Claude Code, Copilot 等)。

竞争的维度变了:不再是谁有枪(因为大家都有),而是谁的枪法更准。

  • 初级枪法: 单轮对话,只会问简单问题。
  • 高级枪法: 懂得 Context Injection(上下文注入)、Chain of Thought(思维链)、Spec-Driven(规范驱动开发工作流)。

“都用 AI”只是入场券。 真正的比拼,在于谁用得更深、更精,谁能用这把枪打出“百步穿杨”的效果。


小结:是时候All in AI了!

技术历史的车轮滚滚向前,残酷性从未改变。

每一次技术范式的转移,都会留下一批抱残守缺的“大刀队”。他们不是不努力,他们甚至比谁都辛苦,每天挥舞大刀砍得汗流浃背,但在“机关枪”的扫射下,这种努力显得苍白无力。

2025 年末,放下你的大刀吧。

去学习怎么校准瞄准镜,怎么控制后坐力,怎么设计交叉火力网。这不丢人。这才是对技术、对自己职业生涯最大的尊重。


互动话题

在使用 AI 编程的过程中,你遇到过最让你“细思极恐”的时刻是什么?或者最让你感到“真香”的瞬间是什么?欢迎在留言区分享你的故事。


如何练就“百步穿杨”的枪法?

文章里我们说了,“都用 AI”只是入场券,真正的决胜点在于谁用得更深、更精,谁拥有一套高维度的“AI 原生工作流”

如果你已经决定放下“大刀”,拿起“机关枪”,但面对市面上眼花缭乱的工具(Claude Code, Cursor, Windsurf)和碎片化的技巧,感到无从下手;

或者你虽然用了 AI,但发现自己依然陷入在“改 Bug -> AI 生成新 Bug”的低效死循环中;

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拒绝“面条代码”,做有架构思维的 Go API 设计师

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/08/api-design-pattern-and-implementation

大家好,我是Tony Bai。

在 Go 语言的圈子里摸爬滚打这么多年,我经常被问到这样一个问题:

“Tony,我已经熟悉了 Go 的语法,也会用 Gin 写增删改查(CRUD)了,为什么我写的 API 还是经常被前端吐槽?为什么业务逻辑稍微一变,我的代码就要推倒重来?为什么我的接口文档和代码永远对不上?”

这并不是你一个人的困惑。在多年的一线架构与咨询工作中,我见过太多 “能跑但不可维护” 的 API 系统:

  • 命名随心所欲:同一个系统里,获取用户有时候叫 /get_user,有时候叫 /user/query,动词名词混用,仿佛是不同的人在堆砌代码。
  • 返回格式像盲盒:报错时有时候返回 HTTP 400,有时候返回 200 并在 Body 里写个 “code”: -1,前端解析代码写得苦不堪言。
  • 性能与扩展性的噩梦:为了查一个字段,返回了整个数据库表的所有列;为了加一个新功能,不得不强迫所有老版本的 App 强制更新。

这就是典型的“面条代码”(Spaghetti Code)。

在软件工程中,它通常指代那些控制流复杂、逻辑纠缠不清的代码。而在 API 设计领域,它特指那些缺乏统一结构、动词名词混用、层级关系混乱的接口定义。它们就像一碗煮烂的面条,虽然勉强能吃(代码能跑通),但你永远理不清哪根是哪根(无法维护与扩展)。

这些问题的根源,不在于你对 Go 语言掌握得不够熟练,也不在于 Gin 等Web开发框架本身,而在于缺乏“API 架构设计”的系统性思维

写代码只是最后一步,设计才是灵魂

为什么我们需要“设计”API?

在云原生时代,API 就是系统之间的“契约”。如果契约设计得随意、混乱,那么微服务之间的交互就会变成一场灾难。

很多开发者认为,写 API 不就是“接收请求 -> 查数据库 -> 返回 JSON”吗?但这只是实现(Implementation),而非接口(Interface)

真正优秀的企业级 API,像 Google、Stripe 或 GitHub 的 API,它们之所以好用、耐用,是因为它们背后有一套严密的设计哲学规范体系。它们把业务逻辑抽象成了清晰的“资源”和“状态流转”,而不是简单的函数调用。

这就引出了本专栏的核心初衷:我希望带你跳出“CRUD 码农”的思维局限,像架构师一样去思考 API 设计。

这个专栏讲什么?

市面上讲 Go 和 Gin 的教程汗牛充栋,但大多数停留在“术”的层面——教你如何写路由、如何绑定参数。

而本专栏《API 设计之道:从设计模式到 Gin 工程化实现》,试图走一条不同的路。我想带你打通从理论模式工业标准,再到工程落地的完整闭环。

为了达成这个目标,我为你总结了一套“道、法、术”三位一体的学习路径:

1. 道:汲取世界级 API 设计模式的精华

我们不谈空洞的理论,而是将经典的 API 设计模式(Patterns)内化为解决具体问题的思维工具。比如,如何用“字段掩码(Field Mask)”模式解决数据传输过重的问题?如何用“长耗时操作(LRO)”模式解决 AI 推理接口超时的问题?这些模式是无数架构师踩坑后总结出的智慧。

2. 法:对标 Google AIP 业界顶层规范

Google AIP (API Improvement Proposals) 是目前业界公认的、最详尽的 API 设计指南。在专栏中,我们会把每一个设计决策都拿去和 Google AIP 对标。比如,Google 是如何定义“软删除”的?Google 是如何设计分页游标的?我们要学,就学业界最高的标准。

3. 术:基于 Gin 的核心代码落地

光有理论是空中楼阁。我会结合 Go 语言最流行的 Web 框架 Gin,把上述所有高大上的模式和规范,转化为实实在在的 Go 代码。我们会编写通用的中间件、设计泛型的 Controller、封装标准的错误处理包。你不仅能学到“为什么”,还能直接拿走“怎么做”的代码。

专栏模块规划

为了让你学得更顺滑,也为了让每一个知识点都能真正落地,我将专栏分为了循序渐进的四个模块,共 10 讲核心内容:

模块一:基础架构篇

这一模块的目标是帮你“正本清源”。我们将纠正那些随意的接口命名习惯,划清 API 的职责边界,建立起资源导向的架构思维。

  • 01 | 资源导向设计 (ROD):告别 RPC 风格的“动词地狱”
    为什么 Google 的 URL 里从来不出现动词?如何利用 Gin 的路由组重构代码,让 API 像数据库 Schema 一样清晰?
  • 02 | 标准方法论:CRUD 的哲学与 HTTP 动词的精准语义
    PUT 和 PATCH 到底该用哪个?删除是真删还是软删?我们将深入探讨状态变更的原子性,并设计一个符合规范的泛型 Controller。
  • 03 | 非标行为设计:当 REST 无法描述“取消订单”时怎么办?
    并不是所有业务都是增删改查。我们将引入“自定义方法”模式,在保持 REST 风格统一的前提下,优雅地处理翻译、计算等非标动作。

模块二:消息设计篇

这一模块聚焦于“效率与体验”。我们将解决数据传输中的“过度获取”和“性能瓶颈”问题,让你的 API 既灵活又高效。

  • 04 | 字段掩码模式:让前端决定后端返回什么
    移动端只想看头像,后端却返回了整个 User 对象?我们将实现类似 GraphQL 的“按需索取”能力,利用 Go 的反射机制动态裁剪响应体。
  • 05 | 列表分页模式:彻底告别 Offset 分页的性能陷阱
    海量数据下,limit/offset 会导致数据库全表扫描。我们将揭秘大厂强制使用的“游标分页”机制,并在 Gin 中设计安全的 NextPageToken。
  • 06 | 结构化错误处理:RFC 7807 与错误模型的最佳实践
    告别仅仅返回 500 的“盲盒”报错。我们将引入 Problem Details 标准,封装一套让前端和运维都爱不释手的结构化错误处理中间件。

模块三:质量与治理篇

在云原生环境下,高并发是常态。这一模块将通过设计手段,保证 API 的高可用与安全性

  • 07 | 幂等性设计:处理网络抖动与重复请求的“唯一真理”
    用户手抖点了两次“支付”,如何防止重复扣款?我们将结合 Redis 实现请求锁与结果缓存,构建系统级的防重机制。
  • 08 | 流量与配额:构建基于 Redis 的分布式限流器
    如何防止某个租户突发流量打挂整个服务?我们将探讨令牌桶算法在分布式环境下的实现,并标准化输出配额响应头。

模块四:演进与 AI 篇

API 发布了只是开始。这一模块将带你探索 API 的全生命周期管理,以及面向 AI 时代的特殊设计挑战。

  • 09 | 版本演进策略:激进废弃与平滑过渡的艺术
    业务飞速发展,如何修改接口而不让老版本 App 崩溃?我们将对比 URL 与 Header 版本化的优劣,并演示如何优雅地通知客户端接口下线。
  • 10 | 面向 AI 的 API:长耗时任务 (LRO) 与流式响应
    LLM 推理往往需要几分钟,HTTP 连接超时怎么办?我们将实现“异步创建 + 轮询”范式,并利用 Gin 的 SSE 特性实现类似 ChatGPT 的流式响应。

现在订阅,开启进阶之旅

在这个技术快速迭代的时代,框架和工具总是在变,但架构设计模式规范思维是恒久不变的内功。

我希望通过这个专栏,不仅能让你写出一手漂亮、规范、高性能的 Go 代码,更能让你在未来的技术评审中,能够底气十足地告诉团队:“我们之所以这样设计接口,是因为这是符合工业界最佳实践的架构之道。”

《API 设计之道:从设计模式到 Gin 工程化实现》 现已正式上线。

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我是 Tony Bai,我在专栏里等你。


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