编程 - Tony Bai

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AI 是让你忘掉如何编程的最快方式

一月 1, 2026
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大家好，我是Tony Bai。

在 Copilot、Cursor、Claude Code等普及的这两年，编程似乎变得前所未有的轻松。

Tab 键一按，十行代码倾泻而出；回车一敲，整个函数自动补全；一个Prompt发出，一个项目的框架代码便完成了。那种多巴胺分泌的快感是真实的，效率提升的数据也是真实的。我们仿佛一夜之间都变成了“十倍工程师”。

但在这种虚幻的快感背后，一种隐秘的焦虑正在资深开发者群体中蔓延：离开 AI 提示词，你还能流畅地写出一个复杂的递归，或者手撸一个带有完整错误处理的 HTTP Client 吗？

最近，我在技术社区看到一段发人深省的论述，它像一盆冷水，浇在了在这个狂热的 AI 时代：

“AI is the fastest way to forget how to code and how to think.”
（AI 是让你忘掉如何编程、忘掉如何思考的最快方式。）

这句话听起来很刺耳，但很真实。

如果我们习惯了让 AI 替我们思考，我们的大脑正在经历一场无声的“认知肌肉萎缩”。在 AI 时代，写下每一行代码依然重要。这不是一种复古的情怀，而是关乎我们职业生存的“认知保留”。

警惕“GPS 效应”：你是在驾驶，还是在被运送？

心理学中有一个著名的“GPS 效应”：习惯了使用导航的人，海马体（负责空间记忆的脑区）活跃度会降低，久而久之，他们会逐渐丧失方向感，甚至在自家小区门口也会迷路。

编程也是一样。

学习和成长的本质，发生在“挣扎”的过程中。

当你为了设计一个类结构而绞尽脑汁，当你为了修复一个“竞态条件”而彻夜排查，你的大脑正在构建复杂的神经连接，正在建立对系统的“心智模型”。

如果你跳过了这个“挣扎”的过程，直接向 AI 索要答案：

AI 变成了“代笔者（Author）”：它替你构建了心智模型。
你变成了“消费者（Consumer）”：你只负责 Copy & Paste。

结果是：代码虽然跑通了，但你对系统组件之间的连接、潜在的边缘情况（Edge Cases）一无所知。你不再是代码的“作者”，你只是代码的“搬运工”。

一旦 AI 遇到它没见过的深水区，或者系统出现了一个隐蔽的 Bug，你会发现自己束手无策——因为你从未真正拥有过这段代码。

重构契约：把 AI 当做“磨刀石”，而非“枪手”

那么，我们要因噎废食，扔掉 AI 吗？当然不。

关键在于重构你与 AI 的协作契约。

核心原则只有一条：

Use AI as a Reviewer, a Rubber Duck, a Teacher. Not as an Author.
（把它当作审查者、橡胶鸭、导师。绝不要把它当作代笔者。）

如果 AI 在替你思考，你在退步；如果 AI 在逼迫你思考得更深，你在进步。

以下是基于这个原则的 4 个深度思考工作流：

1. 解释意图，而非索要实现

不要直接丢一句“帮我写个鉴权中间件”。

试着这样做： 你自己写出核心逻辑，然后对 AI 说：

“这是我写的鉴权逻辑。请解释我为什么在这里使用了 Context 传递用户信息？这种写法符合 Go 语言的惯用范式吗？有没有更好的风格？”

收益： 强迫自己理清思路，利用 AI 验证你的设计直觉。

2. 索要权衡(trade off)，而非标准答案

不要问“在这个场景下我该用 Redis 还是 Memcached？”

试着这样做：

“我倾向于使用 Redis，因为我们需要持久化。但在这个高并发场景下，使用 Redis 会带来哪些潜在的性能瓶颈或运维风险？请列出 Trade-offs。”

收益： AI 不再是给你喂饭，而是在陪你进行架构评审（Architecture Review）。

3. 寻找盲区，挑战假设

当你写完一段代码，觉得完美无缺时，把它扔给 AI：

“这段代码在什么极端输入下会崩溃（Edge Cases）？我是否遗漏了某些并发安全问题？请像一个最挑剔的 Tech Lead 一样 Review 它。”

收益： 利用 AI 广博的知识库，填补你的认知盲区。

4. 生成测试，而非生产代码

这是一个最高阶的玩法。你自己写业务代码，让 AI 写测试用例。

“这是我实现的订单状态机。请为它编写一套覆盖率 100% 的单元测试，特别是针对状态回滚的异常场景。”

收益： 如果 AI 生成的测试跑通了，说明你的逻辑是自洽的；如果跑不通，或者 AI 根本理解不了你的代码，说明你没想清楚。

小结：不要温和地走进那个良夜

在 AI 时代，能够熟练调用 API 生成代码的人多如牛毛。

但能够独立构建复杂系统心智模型，并能驾驭 AI 进行深度架构推演的人，将变得极度稀缺。

Writing code matters.

写代码的过程，强迫你思考，强迫你大脑建立连接，强迫你理解系统是如何像齿轮一样咬合的。

请继续亲自写下那些核心的、关键的代码。

把 AI 当作你的磨刀石，让你的思维在与它的碰撞中变得更加锋利，而不是让它锈蚀你的大脑。

深度实战：构建“以人为本”的 AI 工作流

道理大家都懂，但在高压的项目交付期，我们很容易滑向“让 AI 全自动生成”的舒适区。

如何建立一套强制性的工作流，既利用 AI 的效率，又保留人类的深度思考？

如何在 Spec 文档中通过“伪代码”保留思考过程？
如何配置 Claude Code，让它默认扮演 Reviewer 而不是 Coder？
如何利用 SDD (Spec-Driven Development) 迫使自己在 Coding 前先进行完整的思维推演？

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Rust 布道者Jon Gjengset深度访谈：在 AI 时代，我们该如何思考编程、职业与未来？

十月 30, 2025
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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/10/30/jon-gjengset-rust-ai-future

大家好，我是Tony Bai。

他是 MIT 的博士，Rust 社区的知名布道者，《Rust for Rustaceans》作者，前亚马逊首席工程师，现欧洲顶尖 AI 防务公司 Helsing 的首席工程师。Jon Gjengset 的履历，本身就是一部现代软件工程师的精英成长史。

在一场深度访谈中，Gjengset 以其一贯的冷静与深刻，系统性地阐述了他对 Rust 语言的哲学、AI 带来的冲击、工程师的职业发展，乃至在美欧之间做出的人生选择。这既是一场关于技术的对话，更是一次关于如何在日益复杂的软件世界中，保持清醒思考和持续成长的思想盛宴。

Rust 的“预先头疼”哲学

连续九年被评为 Stack Overflow“最受喜爱”的语言，但实际使用率却仍在缓慢爬坡——Rust 的这种“叫好不叫座”现象背后，隐藏着其核心的设计哲学。Gjengset 将其精辟地概括为：“Rust 让你预先头疼 (gives you the headache up front)。”

“你终究需要修复这些 bug。问题只在于，你愿意在编译时修复它们，还是在六个月后，当你的生产系统崩溃时再修复？”

这正是 Rust 与 Go、Java 等 GC 语言在开发者体验上的根本分歧。Rust 通过其著名的借用检查器 (Borrow Checker)，在编译期强制开发者思考清楚数据的生命周期和所有权，以换取运行时的极致安全和性能。

这个陡峭的学习曲线，也正是 Rust 最大的“护城河”。Gjengset 认为，学习 Rust 的过程，本质上就是在你的大脑中，强制安装并训练一个强大的静态分析器。这个“脑内借用检查器”一旦形成，其价值将溢出到你使用的所有语言中。

AI 时代的“悲观”乐观主义

当被问及 AI 是否会取代程序员时，Gjengset 展现了一种独特的“悲观的乐观主义”。

悲观之处：“AI 被过度炒作了，因为它无法真正理解”

他认为，当前由 LLM 驱动的 AI，其核心能力是模式复制与推断，而非真正的理解与推理 (understanding and reasoning)。

“它们在预测行星的位置上表现出色，但它们无法推导出驱动其运动的底层物理原理。”

他将这一观点延伸到编程领域：AI 擅长编写那些有大量现有范例可供学习的代码，但对于那些需要深刻理解类型系统、并发模型或创造全新抽象的创新性任务，AI 依然力不从心。

乐观之处：“它只是更好的电锯”

Gjengset 引用了一位开发者在 BlueSky 上的比喻，来阐述他对 AI 工具角色的看法：

“因为 Agentic AI 的出现而辞去软件工程师的工作，就像因为电锯的发明而辞去木匠的工作一样，毫无道理。”

AI 并非替代品，而是一个强大的工具，一个“加速器”。它将开发者从重复、繁琐的“模板式”工作中解放出来，让我们有更多时间去从事更高层次的、更具创造性的工作。

工程师的职业选择 —— 从 AWS 到欧洲独角兽

Gjengset 的职业路径，本身就是一部关于工程师如何在巨头与创业公司之间做出选择的生动教材。

在亚马逊：自下而上的变革

在 AWS，他的职责是构建和维护 Rust 的内部构建系统。他强调，Rust 在亚马逊的普及，并非一次自上而下的行政命令，而是一场由一线团队驱动的、自下而上的变革。团队选择 Rust 的核心驱动力，是为了解决 Java/Kotlin 在 GC 停顿下难以优化的尾部延迟 (tail latency) 问题。

离开美国，回归欧洲：一次关于“社会”的选择

2023 年，Gjengset 做出了一个令许多人意外的决定：离开美国，搬回欧洲。他坦言，这并非一个纯粹的职业选择，而是一个更深层次的、关于“社会” (society) 的选择。他的选择，为所有面临跨国职业机会的工程师提供了一个深刻的参考：职业选择，最终是个人价值观的体现。

对 Go 的犀利‘判词’——一场关于权衡的对话

Gjengset 的故事与 Go 有着不解之缘——他最初的博士论文项目原型，正是用 Go 编写的。这段经历，让他对 Go 与 Rust 的哲学差异，有了最为直观和深刻的体悟。

核心批评：“Go 忽略了自 70 年代以来的编程语言研究”

当被问及“Rust 在哪些方面比 Go 更好”时，Gjengset 的回答直截了当，甚至有些“刺耳”：

“哦，Rust 比 Go 更好，因为它有类型系统。这太简单了。Go 在被创造时，选择性地忽略了自 1970 年代以来几乎所有的编程语言研究成果。而 Rust 则决定从这些创新中学习。最终，你得到了一门更复杂，但写起来也有趣得多、表达力强得多的语言。对我来说，这就是最大的区别，也是我不想再用 Go 的原因。”

这句犀利的批评，直指 Go 语言设计的核心权衡：Go 为了追求极致的“简单”，在语言的“表达力”上做出了巨大的妥协。

Gjengset 认为，Rust 强大的类型系统（如 enum、模式匹配、Trait 系统）不仅仅是为了内存安全，更是为了让开发者能够在编译期，就对程序的行为建立起更强大的保证 (Guarantees)。他举例说，在 Rust 中可以利用类型系统创建 CoordinateInFrameA 这样的类型，从而在编译期就杜绝坐标系混用的错误，而这在 Go 中难以轻易实现。

Go 的“nil 指针” vs. Rust 的“编译期保证”

在向一个 Go 团队“推销”Rust 时，Gjengset 会说什么？

“你的应用在运行时因为一个错误而崩溃，这感觉很糟糕吧？在 Rust 中，这种事发生的概率要小得多。”

他认为，Go 开发者引以为傲的“我没有空指针异常”，其实只是将问题转化为了“nil 指针异常”。虽然 Go 通过 if err != nil 强制处理错误，但大量的业务逻辑错误，依然只能在运行时暴露。而 Rust 通过其类型系统和所有权模型，能将更多类别的错误扼杀在编译阶段。

“脑内借用检查器”对 Gopher 的价值

Gjengset 提出的一个极具启发性的观点是，学习 Rust 的思维模式，可以反哺我们的 Go 编程实践。一个内化了“借用检查”思想的 Gopher，会对以下问题更加敏感：

理解 Go 的逃逸分析：当你的“脑内借用检查器”告诉你“从函数返回一个局部变量的引用是不合法的”时，在 Go 的世界里，这意味着“哦，这个变量会逃逸到堆上，我应该思考一下这带来的性能影响”。
编写更健壮的并发代码：虽然 Go 的 channel 提供了强大的并发同步机制，但对于通过指针共享数据等场景，一个关于数据所有权和生命周期的清晰心智模型，能帮助你从根本上避免数据竞争。

小结：给开发者的忠告 —— 跨越语言的智慧

在访谈的最后，Gjengset 还分享了他对 C++ 等语言的看法，这些看法充满了辨证的智慧。

对 C++ 团队：“你已经通过 RAII 获得了部分内存安全，但你的并发安全呢？Rust 可以在编译期静态地排除数据竞争。”
对所有开发者：不要害怕借用检查器。它虽然让你“预先头疼”，但它正在你的大脑中构建一个关于数据流的强大心智模型，这个模型将使你在使用任何语言时，都成为一个更优秀的程序员。

Jon Gjengset 的这场访谈，远不止是一次对 Rust 的“布道”。它是一次关于工程权衡、技术信仰、职业战略和个人价值观的深度剖析。对于 Gopher 而言，这场来自 Rust 阵营的“他山之石”，深刻地揭示了 Go 在诞生之初所做出的核心权衡：用语言表达力的“舍”，换取工程效率和心智负担的“得”。

理解这场对话，将使我们对自己手中的工具，有更清醒的认知和更深刻的敬畏。

资料链接：https://www.youtube.com/watch?v=nOSxuaDgl3s

你的Go技能，是否也卡在了“熟练”到“精通”的瓶颈期？