本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/01/ai-is-the-fastest-way-to-forget-how-to-code

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？

如果你想掌握这套“不降智、反内卷”的高阶开发心法，欢迎关注我的极客时间专栏《AI原生开发工作流实战》。

在这个专栏里，我不教你如何偷懒，我教你如何进化。我们将一起探索，如何在 AI 的加持下，成为更强大的Software Engineer，而不是更快的Typist。

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/11/07/go-simple-illusion-easy-to-learn-hard-to-master

大家好，我是Tony Bai。

“Go 语言看起来如此简单，我的这种假设是错的吗？”

近日，一位刚接触 Go 几个月的新手在reddit golang论坛发出了这样一个真诚的提问。他感觉 Go “超级简单”，并好奇自己是否因为初学者的身份，而忽略了语言中那些“疯狂的复杂性”。

这个问题，立刻引发了社区关注。数百条评论从四面八方涌来，汇成了一场关于 Go 语言简单性本质的深度辩论。最终，社区的集体智慧凝聚成一个经典而又充满辩证性的共识：Go 的简单，是刻意为之的设计；而通往精通之路，则隐藏在简约表象之下的深邃之处。

本文将带你深入探索这座“简单”的冰山，从其光彩照人的水上部分，一直潜入其复杂深邃的水下世界。

“蜜月期”——为什么 Go 语言感觉如此简单？

对于初学者而言，Go 带来的“简单”感受是真实且强烈的。这并非巧合，而是源于 Go 设计者们一系列深思熟虑的“减法”哲学。

极简的语法与关键字

“25 个关键字，宝贝！” 一位评论者这样感叹道。Go 有意地限制了语言的表面积，仅保留了构建大型系统所必需的核心元素。它只有一个循环结构 for，没有 while、do-while 或 foreach 的变体。这种极简主义，让学习者可以快速掌握语言的全貌，而不必记忆大量特殊语法。

“所见即所得”的代码

一位来自 Java/Python 背景的开发者分享道：“Go 给你的玩具可能更少，但至少你可以相信，它们不会在调试时反咬你一口。” Go 缺乏猴子补丁 (monkey patching)、复杂的继承体系和隐式的魔法，这意味着代码的行为更加可预测。“代码读起来就像它实际运行的样子，即便这意味着多写几行。”

“电池自带”的强大标准库

“标准库太棒了，” 社区普遍赞同，“你需要花些时间才能理解，在不引入单个依赖的情况下，你能做多少事情。” 从 HTTP 服务器到密码学工具，Go 的标准库提供了构建现代网络服务所需 90% 的功能，让初学者可以立即开始构建有价值的应用，而无需在茫茫的第三方库中选择和配置。

幻象的破灭——“简单”背后的隐藏复杂性

当“蜜月期”结束，开发者开始构建更复杂的真实世界系统时，Go 的另一面便会逐渐显现。这份复杂性，并非来自语言本身，而是源于 Go 为了维持简单性，而将复杂性“转移”到的地方。

并发：Go 的“光荣与荆棘”

这是社区中被提及次数最多的“深水区”。Go 通过 goroutine 和 channel，将并发编程的门槛降到了前所未有的低度。然而，这种易用性也隐藏着巨大的风险。

“理解并发作为一个概念可能会很复杂，但 Go 让实现它变得简单。”

但“实现简单”不等于“用对简单”。

• Goroutine 泄露：新手很容易创建出无人“负责”的 goroutine，导致其在后台永久运行，悄无声息地消耗内存和 CPU。
• 竞态条件 (Race Conditions)：尽管 Go 提供了强大的竞态检测器 (-race)，但理解和避免数据竞争，需要对内存模型和同步原语（如 sync.Mutex）有深刻的理解。
• Channel 的滥用：“我数不清有多少次，人们到处使用 goroutine 和 channel，然后好奇为什么他们的项目变得如此之慢。” Channel 是强大的工具，但错误地使用无缓冲 channel、忘记关闭 channel、或用它来解决本该用互斥锁解决的问题，都会导致死锁、性能下降和难以调试的 bug。

精通并发，是区分 Go 新手与专家的第一道分水岭。

运维复杂性

Go 的设计哲学，在某些方面将应用程序的韧性责任，从语言运行时“推”给了基础设施。这为 Go 程序带来了一种独特的运维复杂性。

最典型的例子就是 panic 的处理。

• 在某些语言中（如 Java），一个未捕获的异常通常只会导致单个线程死亡，而整个应用程序进程会默认继续运行。
• 但在 Go 中，一个未被 recover 的 panic 会导致整个程序（进程）立即崩溃退出。Go 语言本身不提供自动重启或进程守护的能力，它将这种“灾难恢复”的职责，明确地交给了程序的运行环境。

这意味着，构建一个高可用的 Go 服务，你必须依赖外部系统。正如一位资深开发者在讨论中指出的那样：

“像 panic 这样的东西，要求你在一个编排器（如 K8s/ECS 等）下运行你的生产系统。”

这种设计选择，对于新手来说可能是一个认知上的巨大跳跃。他们必须明白，Go 程序的健壮性，并不仅仅是代码层面的 if err != nil，更是在基础设施层面，通过配置进程管理器（如 systemd）或容器编排器（如 Kubernetes）的健康检查和自动重启策略来共同保证的。

Go 将自己定位为一个用于构建云原生应用的“零件”，而非一个大包大揽的“一体机”。这种对运维环境的隐性依赖，正是其简单性背后的一种深刻权衡。

“魔鬼在细节中”：切片、接口与错误处理

Go 的一些核心特性，虽然表面简单，但其底层机制却充满了需要深入理解的“微妙之处”。

• 切片 (Slices)：新手常常会对其“共享底层数组”的行为感到困惑，不经意间写出因 append 操作导致意外数据修改的 bug。
• 接口 (Interfaces)：nil 接口与“值为 nil 的接口”之间的区别，是无数 Gopher 都曾踩过的经典“坑”。
• 错误处理的冗长：if err != nil 虽然明确，但在 LLM 辅助编码时代到来之前，这种冗长曾是许多开发者的抱怨之源。现在，新的挑战变成了如何确保依赖 AI 的新手，能真正理解他们生成的每一行错误处理代码。

精通之路——从“知道”到“理解”

那么，如何跨越从“简单”到“精通”的鸿沟？社区的智慧为我们指明了方向。

接受 Go 的哲学

Go 是一门“刻意设计的简单语言”。它的目标，是让大型团队能够编写出风格统一、易于阅读和维护的代码。这意味着，你需要接受它的“冗长”，理解它为何抵制某些“高级”特性，并学会在其提供的“约束”下优雅地解决问题。

刻意练习核心概念

不要满足于 API 的表面用法。花时间去：

• 画图理解并发模式：亲自绘制 goroutine 如何通过 channel 通信，理解扇入 (fan-in)、扇出 (fan-out) 等模式。
• 实验切片的底层行为：编写小程序来观察 append 何时会触发底层数组的重新分配。
• 深入标准库源码：阅读 net/http 或 context 包的源码，是理解 Go 设计哲学的最佳途径。

拥抱“造轮子”

“你经常需要‘自己动手造轮子’(roll your own)”，一位开发者评论道。这在 Go 的世界里并非贬义。Go 强大的标准库为你提供了高质量的“零件”，鼓励你根据自己的具体需求，组合出最适合的“轮子”，而不是像其他生态那样，总是先去寻找一个庞大、臃肿的“现成汽车”。

小结：“简单”是起点，而非终点

回到最初的问题：Go 语言真的简单吗？

是的，Go 的入口极其简单。 它拥有平缓的学习曲线，让有经验的程序员可以在一周内上手，让新手也能在短时间内构建出有用的程序。

但精通 Go 绝不简单。 它的真正深度，不在于复杂的语法，而在于理解其并发模型背后的权衡、标准库设计的精妙、以及在简约哲学约束下构建复杂系统的工程智慧。

正如一位评论者所引用的那句古老格言：“一分钟学会，一辈子精通。” 虽说“一辈子”有些夸张，但这或许是对 Go 语言简单性与复杂性辩证关系的最佳诠释。Go 的“简单”，为你打开了一扇通往高效、可靠软件工程的大门，但门后的风景，需要你用持续的学习和深刻的思考，去亲自探索和领悟。

资料链接：https://www.reddit.com/r/golang/comments/1oj9jb6/golang_seems_so_simple_am_i_wrong_to_assume_that/

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