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大家好，我是Tony Bai。

今天是世界读书日。聊到读书，尤其是咱们技术人经常要面对的那些厚重的“技术砖头”，估计不少朋友都有过类似的挣扎：道理都懂，书很重要，但就是感觉难啃、读不进去，或者读完就忘，效果不彰。

技术书籍往往信息密集、逻辑严谨、内容晦涩，想要高效地从中汲取养分，确实需要讲究一些方法。我自己就是一个长期主义者，坚信持续学习和深入思考的力量。多年来，我不仅坚持阅读，也一直在我的博客tonybai.com以及本公众号上进行长期的、持续的输出，这个过程让我对如何高效阅读和内化知识，有了一些切身的体会和思考。 此外，如今AI工具日益强大，如何结合传统方法与智能辅助，是一个非常值得探讨的话题。

今天，我就结合我的长期实践，和大家分享一些个人实践，特别是在攻克难点和整理笔记环节，我也会着重谈谈AI如何能成为我的得力助手，希望能帮助你更好地攻克技术“硬书”，将知识真正转化为自己的竞争力。

心法一：明确目标，精准选书——为何而读？

在信息爆炸的时代，选对书可能比努力读更重要。开始前，先明确“为何而读”：

• 当前痛点/目标是什么？ (深入Go并发？掌握K8s？学习AI Agent开发？)
• 这本书能解决问题吗？ 通过看目录、序言、书评（例如在豆瓣读书、亚马逊评论区、O’Reilly Learning Platform、Manning官网 等站点优质站点查找）、作者背景来判断。
• 难度是否匹配？ (是否需要前置知识？)

我的做法： 基于工作和学习规划、以及遇到的技术瓶颈选书，优先选择能直接解决我当下问题的、或者能为我未来方向打下坚实基础的书(这的确需要一些前瞻性的技术眼光)。带着明确的目的去读，效率和动力都会高很多。

心法二：主动出击，建立框架——如何开始？

面对“砖头书”，忌直接死磕。先做“侦察”，建立整体认知：

• 速览目录、序言、总结： 把握全书结构、核心思想。
• 带着问题阅读： 主动思考你想从中获得什么答案。

我的做法： 我通常会先花半小时到一小时快速“翻阅”全书，在脑海里构建一个大致的知识地图。然后根据我的目标，决定是通读全书，还是重点阅读某些章节。对于特别重要的章节，我会先看一遍小结，再带着问题去细读正文。

心法三：攻克难点，允许“跳过”

遇到难啃的概念或复杂逻辑卡壳时：

• 别死磕，标记跳过： 保持阅读节奏，避免挫败感。后续内容或整体理解可能有助于回头解决。
• 寻求外援： 查阅资料、社区提问，或同主题书籍的交叉阅读，从多个角度帮助理解难啃的技术概念。

AI在此环节的“神助攻”

在这个最容易卡壳、也最考验耐心的环节，AI展现出了惊人的辅助潜力，能显著提升我们攻克难点的效率。以下是一些你可以尝试的提示词示例（以经典书籍《The Go Programming Language》为例）：

• 多角度解释：

  • “请用一个现实生活中的例子，解释《The Go Programming Language》中描述的 Go channel 的概念，特别是带缓冲和不带缓冲 channel 的区别。”
  • “我正在读 TGPL 关于 interface 的章节，对于『接口值』的内部结构（类型和值）有点模糊，请用更通俗的语言解释一下，并说明为什么 nil 接口值不等于包含 nil 指针的接口值？”
  • “请对比 TGPL 中提到的 goroutine 和传统操作系统线程，用打比方的方式解释goroutine的『轻量』体现在哪里？”

• 代码示例具象化：

  • “请根据《The Go Programming Language》中关于 select 语句的介绍，写一个简单的 Go 代码示例，展示如何使用 select 实现一个非阻塞的 channel 发送操作。”
  • “我需要理解 TGPL 中错误处理章节提到的 %w 动词，请提供一个 Go 代码片段，演示如何使用 fmt.Errorf 和 %w 来包装错误，并随后使用 errors.Is 和 errors.As 来检查和提取原始错误。”

• 模拟对话与“抬杠”：

  • “假设你是一位 Go 语言专家，我正在学习 TGPL 的并发章节。我对于 mutex 和 channel 的选择有些困惑，在什么场景下应该优先选择 mutex？什么时候 channel 是更好的选择？我们来讨论一下，请给出你的理由和实例。”
  • “我看到 TGPL 中提到『不要通过共享内存来通信，而应该通过通信来共享内存』。这句话很经典，但我对其理解不够深入。你能挑战我的理解吗？比如，在哪些情况下共享内存（如使用 sync.Mutex）反而是更合适的选择？请举例说明。”

AI就像一位不知疲倦、拥有广阔知识的“智能私教”，能够针对你的难点进行个性化的“辅导”，极大地加速了理解和突破瓶颈的过程。

心法四：提炼精华，有效笔记

“不动笔墨不读书”，关键是怎么记：

• 用自己的话总结： 这是内化的核心，检验是否真懂。
• 建立知识关联： 将新知识与旧知识联系起来。
• 代码示例验证： 亲自实践代码是关键。
• 结构化整理： 思维导图、结构化笔记等，用于复习和输出。但在我来看，这不是必须。

AI在此环节的“效率加速器”

在整理和消化大量信息的过程中，AI 同样能扮演好“智能助手”的角色，帮助我们提高效率，聚焦核心。以下是一些你可以尝试的提示词示例（同样以《The Go Programming Language》为例，前提是你拥有该书籍的电子版数据，用来喂给AI）：

• 辅助总结与提炼：

  • “请帮我将《The Go Programming Language》第七章『接口（Interfaces）』的核心内容，总结成 5-7 个关键要点，用 bullet points 形式列出。”
  • “我正在阅读 TGPL 关于『并发（Concurrency）』的部分，特别是 goroutine 和 channel。请提取这段内容中关于『select 语句』的主要用途和注意事项。”
  • （重要提示） AI 的总结是草稿，你必须用自己的理解去审核、修改、重写和完善，将信息转化为你自己的知识结构。

• 笔记结构化建议：

  • “我正在为《The Go Programming Language》的第五章『函数（Functions）』做笔记，请给我建议 2-3 种不同的笔记组织结构，例如概念分类、按重要性排序、或者 Q&A 形式。”

• 快速原型代码：

  • “根据 TGPL 中关于『方法（Methods）』的讨论，特别是嵌入（embedding）和方法集（method sets）的概念，请给我生成一个简单的 Go 代码示例，演示结构体嵌入后方法的调用规则。”
  • “请基于 TGPL 中对 go test 工具的介绍，给我生成一个包含基本测试函数、基准测试函数（benchmark）和示例函数（example）的简单 Go测试文件模板。”

AI在这里的作用，不是替代思考，而是将我们从一些相对重复、机械性的信息整理工作中解放出来，让我们能将宝贵的认知资源更集中地用于深度理解、批判性思考、知识关联和创造性应用上，这一点与“AI会写Go代码了，初学者还需要系统学习吗？”一文观点异曲同工。

心法五：学以致用，输出倒逼

阅读只是输入，真正的内化需要输出和实践，这是一个需要长期坚持的过程：

• 实践应用： 在项目中应用所学知识。
• 分享与教学： 写文章、做分享，输出是最好的学习。这也是我的实践精华。
• 参与讨论： 与他人交流碰撞思想。
• 持续回顾： 温故而知新。

我的做法： 我长期坚持在tonybai.com博客进行输出，这是我奉行长期主义、内化知识最重要的方式之一。 把学到的东西用自己的理解讲出来、写出来，这个过程本身就是对知识体系最好的锤炼和检验。同时，在星球里回答大家的提问，也是在不断地进行知识输出和巩固。没有输出的阅读，效果终将有限。

小结：拥抱工具，以我为主，终身学习

高效阅读技术书籍，是一项可以通过刻意练习而不断提升的技能。在 AI 时代，我们拥有了强大的工具来辅助我们攻克难关、整理信息。但请始终牢记，AI 是我们的“协处理器”和“智能拐杖”，思考和理解的主体，永远是我们自己。

找到适合自己的节奏，在关键环节善用AI的辅助，保持耐心和好奇心，将阅读视为一场需要长期投入的修行。

如果你希望将阅读和实践更紧密地结合起来，系统性地提升Go语言能力，并探索Go与AI的结合：

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期待大家的踊跃参与和精彩分享！ 让我们在阅读与交流中，共同进步！

希望今天分享的这些心法和 AI 应用思路能对你有所启发。你有什么高效阅读技术书籍的独门秘诀？或者你觉得 AI 在学习中还能扮演哪些角色？欢迎在评论区留言交流！

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/04/21/go-project-design-antipatterns

大家好，我是Tony Bai。

在软件开发这个行当里，“最佳实践”、“设计模式”、“标准规范”这些词汇总是自带光环。它们总是承诺会带来更好的代码质量、可维护性和扩展性。然而，当这些“圣经”般的原则被生搬硬套到Go语言的语境下时，有时非但不能带来预期的好处，反而可能把我们引入“歧途”，滋生出一些看似“专业”实则有害的“反模式”。

最近我也拜读了几篇国外开发者关于Go项目布局和设计哲学的文章，结合我自己这些年的实践和观察，我愈发觉得，Go社区中确实存在一些需要警惕的、流行的设计“反模式”。这些“反模式”很多人都或多或少的使用过，包括曾经的我自己。

在这篇文章中，我就总结一下我眼中的Go项目设计“七宗罪”，希望能帮助大家在实践中保持清醒，做出更符合Go精神的决策。

第一宗罪：为了结构而结构——过度分层与分组

表现： 项目伊始，不假思索地创建pkg/、internal/、cmd/、util/、model/、handler/、service/ 等层层嵌套的目录，美其名曰“组织清晰”、“符合标准”。

危害：
* 违背简洁： Go 的核心哲学是简洁。不必要的目录层级增加了认知负担和导航成本。
* 过早抽象/耦合： 在需求尚不明确时就划分 service、handler 等，可能导致错误的抽象边界和不必要的耦合。
* pkg/ 的迷思： pkg/ 是一个过时的、缺乏语义的约定，Go官方在Go 1.4时将Go项目中的pkg层次去掉了，Go官方的module布局指南中也使用了更多有意义的名字代替了pkg。
* internal/ 的滥用： 它是 Go 工具链的一个特性，用于保护内部实现不被外部导入。但如果你的项目根本不作为库被外部依赖，或者需要保护的代码很少，强制使用 internal/ 只会徒增复杂性。
* cmd/ 的误用： 除非你的仓库包含多个独立的可执行文件，否则将单一的main.go放入cmd/毫无必要。

解药： 保持扁平！从根目录开始，根据实际的功能或领域需要创建有意义的包。让结构随着项目的增长有机演化，而不是一开始就套用模板。

注：笔者当年也是pkg的“忠实粉丝”，新创建一个项目，无论规模大小，总喜欢先将pkg目录预创建出来。现在是时候根据项目的演进和规模的增长来判断是否需要”pkg”这个有点像“namespace”的目录了，即当你有多个希望公开的库时，是否用pkg/作为一个顶层分组，这个是要基于项目的实际情况进行判断的。

第二宗罪：无效的“美化运动”——无价值的重构与移动

表现： 为了让代码看起来“更干净”、“更符合某种设计模式”或“消除Linter警告”，在没有明确收益（修复 Bug、增加功能、提升性能、解决安全问题）的情况下，大规模地移动代码、修改变量名、调整文件结构。

危害：
* 浪费时间精力： 投入大量时间做无意义的表面文章。
* 引入风险： 任何修改都有引入新 Bug 的风险，没有价值的修改更是得不偿失。
* 增加 Code Review 负担： 团队成员需要花费时间理解这些非功能性的变更。
* 违背价值驱动： 软件工程的核心是交付价值，而不是追求代码的“艺术感”。

解药： 坚持价值驱动的变更！在做任何结构或代码调整前，严格拷问自己：这个改动解决了什么真实的、当前存在的问题？它的收益是否能明确衡量并大于风险？

第三宗罪：接口的“原罪”——过早、过度的抽象

表现：
* 在只有一个具体实现的情况下，就为其定义接口。
* 定义庞大、臃肿的接口，包含过多方法。
* 为了“可测试性”而无脑地给所有东西加上接口。

危害：
* 不必要的抽象： 接口是为了解耦和多态。在不需要这些时引入接口，只会增加代码量和理解成本。
* 弱化抽象能力： “接口越大，抽象越弱”（来自Go谚语）。大接口难以实现和维护，它变得模糊，难以理解哪些方法是真正必要的，也失去了其作为“契约”的精准性。
* 阻碍演化： 过早定义接口可能锁定不成熟的设计，后续修改成本更高。
* 测试的借口： Go拥有强大的测试工具（如表驱动测试），很多时候并不需要接口来实现可测试性。为测试而引入的接口可能扭曲生产代码的设计。

解药：
* 拥抱具体： 先写具体实现。
* 发现接口，而非设计接口： 只有当你确实需要多种实现（包括测试中的Mock，但要谨慎对待），或者需要打破循环依赖时，才考虑提取接口。
* 保持接口小巧、正交： 遵循接口隔离原则。

第四宗罪：“大杂烩”的诱惑——utils/common/shared 黑洞

表现： 创建一个名为 utils、common、shared 或 helpers 的包，把各种看似“通用”的函数、类型塞进去。

危害：
* 职责不清： 这些包缺乏明确的领域或功能归属，成为代码的“垃圾抽屉”。
* 依赖洼地： 随着项目增长，这些包往往会依赖越来越多的其他包，同时也被越来越多的包依赖，极易引发循环依赖或成为构建瓶颈。
* 降低内聚性： 本应属于特定领域的功能被剥离出来，破坏了原有包的内聚性。

解药：
* 就近原则： 如果一个“工具函数”只被一个包使用，就把它放在那个包里（可以是私有的）。
* 功能归类： 如果一个“工具函数”被多个包使用，思考它真正属于哪个功能领域，为其创建一个有意义的新包（例如 applog 而不是 logutil）。
* 思考依赖方向： 真正通用的基础库（如自定义的 string 处理、时间处理）应该处于依赖关系图的底层，不应依赖上层业务逻辑。

注：坦白说，其他几项“罪过”或许还只是部分开发者的“偶发行为”，但这“第四宗罪”——随手创建 utils 或 common 包——恐怕是我们绝大多数人都曾犯过，甚至习以为常的“通病”。笔者也是如此:)。

第五宗罪：对 DRY 的“迷信”——为了“不重复”而引入不当依赖

表现： 为了避免几行相似代码的重复，强行提取公共函数或类型，并为此引入新的包依赖，有时甚至导致复杂的依赖关系或循环依赖。

危害：
* 错误的抽象： 有时看似重复的代码，在不同的上下文中可能有细微的差别或独立演化的需求。强行合并可能导致错误的抽象。
* 不必要的耦合： 为了共享几行代码而引入整个包的依赖，增加了耦合度，可能比少量重复代码的维护成本更高。
* 违背 Go 谚语： “A little copying is better than a little dependency.”（一点复制代码胜过一点点依赖）。Go 社区鼓励在权衡后接受适度的代码重复，以换取更低的耦合度和更高的独立性。

解药：
* 批判性看待重复： 看到重复代码时，先思考它们是否真的是“同一件事”？它们的演化趋势是否一致？
* 权衡成本： 引入依赖的成本（耦合、潜在冲突、维护负担）是否真的低于复制代码的成本？
* 优先考虑简单： 在不确定时，保持简单，适度复制代码通常更安全。

注：这种事儿，恐怕咱们自己或者团队里都遇到过不少：就为了用里面那一两个小函数，咔嚓一下，引入了一个庞大无比的依赖库。

第六宗罪：盲目崇拜与跟风——“伪标准”与“最佳实践”的陷阱

表现：
* 不加批判地复制某个“明星项目”或所谓的“Go 标准项目布局”（如已被社区诟病的golang-standards/project-layout）。
* 将其他语言（如 Java, C#）的复杂模式生搬硬套到 Go 项目中。
* 将任何 Linter 规则或所谓的“最佳实践”奉为圭臬，不考虑具体场景。

危害：
* 脱离实际： 别人的“最佳实践”是基于他们的特定问题和上下文演化而来的，未必适合你的项目。
* 扼杀思考： 放弃了基于自己项目需求进行独立思考和决策的机会。
* 违背Go文化： Go 推崇实用主义和具体问题具体分析，而非僵化的教条。

解药：
* 保持独立思考： 理解每个模式或实践要解决的原始问题是什么，它是否在你的项目中真实存在？
* 以我为主，兼收并蓄： 学习和借鉴，但最终决策要基于你自己的项目需求、团队情况和对 Go 语言的理解。
* 质疑“最佳”： 没有万能的“最佳实践”，只有在特定上下文中的“较好实践”。

注：确实，很多Go初学者（甚至一些老手，包括我自己）都曾长期困惑甚至“抱怨”：官方为何不给出一个项目布局的指导呢？这个呼声持续多年后，Go官方终于在2023年发布了一份官方布局指南。这份指南无疑是我们理解官方思路、开始设计Go项目布局的一个重要起点。

第七宗罪：与“引力”对抗——忽视 Go 的依赖约束

表现：
* 设计出隐含循环依赖的架构（例如，某些复杂的 ORM 模式，或者 Service 层与 Repository 层相互调用具体类型）。
* 当遇到 import cycle not allowed 错误时，不从根本上调整结构，而是通过滥用接口、全局变量或 init() 函数等“技巧”来绕过编译错误。

危害：
* 与语言对抗： Go禁止循环依赖是其核心设计之一，旨在强制形成清晰的、可管理的依赖关系图 (DAG)。试图绕过它，本质上是在与语言的设计哲学对抗。
* 隐藏的复杂性： 用“技巧”解决循环依赖，只是将问题扫到地毯下，使得真实的依赖关系变得模糊不清，增加了维护难度。
* 错失优化机会： 循环依赖往往是代码职责不清、耦合过度的信号。解决循环依赖的过程，本身就是一次优化架构、厘清职责的好机会。

解药：
* 拥抱 DAG： 理解并尊重 Go 的依赖规则，将其视为架构设计的“向导”。
* 分析依赖： 当出现循环依赖时，深入分析其根源，理解是哪个环节的职责划分或耦合出了问题。
* 结构性解决： 优先使用移动代码、提取新包（向上或向下）等结构性方法来打破循环。接口解耦是可用手段，但不应是首选或唯一手段。

小结：回归常识，拥抱简洁

Go语言的设计哲学是务实和简洁。许多所谓的“最佳实践”和“复杂模式”，在Go的世界里可能水土不服。识别并避免上述这些“反模式”，需要我们：

• 保持批判性思维： 不盲从，不跟风，时刻追问“为什么”。
• 坚持价值驱动： 让每一个设计决策都服务于解决真实问题。
• 深刻理解Go： 尊重其核心约束（如无循环依赖），发挥其优势（如简洁性）。
• 拥抱演化： 从简单开始，让架构随着需求的明确而有机生长。

希望这篇“七宗罪”的总结能给大家带来一些警示和启发。你是否也曾在项目中遇到过这些“反模式”？你认为还有哪些Go设计中需要警惕的“坑”？欢迎在评论区分享你的看法和经验！

也别忘了点个【赞】和【在看】，让更多Gopher看到这篇“反模式”的总结！

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