接口 - Tony Bai

四月 19, 2025

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/04/19/learn-go-in-ai-era

大家好！我是Tony Bai。

近来，AI领域的技术迭代速度惊人，尤其在代码生成能力上的显著提升，已有目共睹。现在，AI不仅能辅助编写Go代码片段，还能应对一些更复杂的逻辑结构，甚至还能完成一个完整工程的全部代码，这在开发者社区无疑引发了热烈讨论和对未来的思考。对于初学者来说，一个现实的问题摆在面前：我们还需要老老实实、一步一个脚印地去系统学习吗？比如像《Go语言第一课》专栏这样的系统课程还有必要去学吗？

这个问题确实值得我们认真思考。AI的便捷是显而易见的，但它能帮助我们构建起真正的专业能力吗？

如今，一个普遍的认知是，AI更像是一个能力的放大器，它能够增强你已有的知识和技能，但却很难从零开始为你构建坚实的基础。依赖于碎片化的AI交互，我们或许能快速“上手”，但要真正“掌握”某个领域，成为一名专业人士，可能还有很长的路要走。

那么，在AI时代，系统学习能为渴望成长的你，尤其是初学者，提供哪些不可替代的价值呢？ 我觉得至少有如下几点：

为你构建坚实的知识体系，告别“东拼西凑”

AI能帮你生成代码片段，但这就像给你一堆散落的乐高积木。系统学习则教你如何将它们搭建成一个完整的城堡。

初学一门语言，最怕的就是知识点零散、不成体系。以Go学习为例，系统课程精心编排了学习路径，覆盖了环境搭建、基础语法、核心特性(接口、并发等)到简单实践。

它就像一张清晰的地图，引导你系统性地认识Go的世界，为你提供“一站式”的基础构建服务，避免在碎片信息中迷失方向，让起步更高效、更稳固。

助你拓展认知边界，进入学习“拉伸区”

还是以Go学习为例，系统的课程学习不仅仅是知道“怎么做”，也会适时地告诉你一些“为什么”。比如了解Go的设计哲学（简洁、显式、组合、面向并发等），理解某些特性（如接口设计）背后的考量。

这并非要求初学者一开始就深究底层，而是像《认知觉醒》一书里说的，帮助你适度地拓展“舒适区”，进入能获得更快提升的“拉伸区”。

理解了这些，你会发现自己应用起来更灵活，学习新知识也更快，整体学习效率自然更高。这是一种更高效的学习方式。

奠定“专业”基石，让你真正驾驭AI

AI能写出代码，但判断代码的好坏、进行复杂调试、做出架构决策，这些都需要你具备扎实的专业基础。

系统学习正是帮你奠定这个基础，让你未来能有效地指导和评估AI写出的代码，而不是仅仅停留在简单地复制粘贴，甚至让AI生成一堆你自己都看不懂、无法评估好坏的代码，这样的代码一旦上生产可能带来潜在的风险和隐患。

只有足够专业，你才能有效地向AI提问，辨别AI答案的优劣，最终驾驭AI，让它成为你专业能力的延伸，而非被其能力所取代。碎片化的学习，是无法构建起这种专业壁垒的。而系统的课程学习，正是你迈向专业之路的第一块、也是至关重要的基石。

提供可靠、经过验证的学习起点

网络信息真假难辨，AI的回答也可能存在谬误。对于初学者来说，一开始接触到准确、可靠的信息至关重要。

一门好的课程，其内容是经过作者和编辑团队反复打磨、验证和审校的，源自大量实践和教学经验，确保了其准确性和权威性。它为你提供了一个可以信赖的学习起点和参照系，这本身就是一种重要的学习服务。

所以，回到最初的问题：AI会写Go代码了，初学者还需要系统学习吗？

我的答案是：如果你不满足于“能用”，而是渴望真正“掌握”Go，渴望成为一名具备深度思考和解决复杂问题能力的Gopher，那么，系统学习依然是必经之路。

而《Go语言第一课》，这门我在极客时间打磨许久的专栏，正是基于上述理念设计的。它专注于为你铺设一条清晰、可靠、高效的Go入门之路，帮助你从“知道”走向“理解”，为未来成长为一名专业的Gopher奠定基础。

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最后补充一点信息： 为了让课程能更好地服务大家，最近我和极客时间的编辑老师一起，为《Go语言第一课》做了一次重要的课程迭代，增加了6篇“加餐”内容，涉及测试、性能、I/O、语言新特性等，希望能为你的学习之路提供一些额外的助力。当然，课程的核心价值，始终在于主体内容所构建的那个系统化的入门基础。

现在，轮到你了：作为Go学习者（特别是初学者），你如何看待AI对学习的影响？你认为系统学习最大的价值是什么？欢迎在评论区分享你的想法，我们一起探讨！如果觉得这篇文章说到了你的心坎里，请点个“在看**”支持一下吧！

愿我们都能拥抱AI，但不忘构建自身的专业核心！

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“Go is badly designed”？它像极了我们当年恨过的物理老师！

四月 17, 2025

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/04/17/go-is-badly-designed

大家好，我是Tony Bai。

今天刷X (前Twitter) 的时候，看到Golang Insiders社区下面这条推文，真是差点扑哧一声笑出来，感觉说得太形象了，必须分享给大家：

这位叫Lyes的开发者回应 “Go is badly designed” (Go 语言设计得很糟糕) 的说法，他打了个比方：

这让我想起了我的高中物理老师，我们当时都恨他，因为他从不‘放水’简化物理知识。课难、考试难，大部分人在他手下分数都不高，所以他自然成了‘坏老师’。

Go 语言就有点像他。它从不‘放水’，直面问题。你可以很快用它变得高效，写出远比用 Python 或 JavaScript 写得更好的软件。

但你也得知道，这门语言不会‘溺爱’你。当你的服务器因为一个 nil map 或其他新手常犯的错误而 panic 时，别生气。

不像 Rust，Go 的编译器不会在你编程生涯的每一刻都‘牵着你的手’。它会给你足够的方向让你知道该往哪走，满足你 80% 的需求，同时仍然保持你的生产力。

怎么样？看完这段话，是不是像极了我们初学Go时，被nil pointer dereference 或 index out of range 当头棒喝的瞬间？ 像极了我们当年一边抱怨物理老师太严格、考试太变态，一边又不得不硬着头皮去啃那些公式和定理的样子？

Lyes 的这个比喻，可以说精准地戳中了 Go 语言的一些核心特质，也解释了为什么关于“Go是否设计糟糕”的争论从未停止。咱们今天就借着这个“物理老师”的比喻，好好聊聊Go的“坏脾气”和它背后的设计哲学。

那个从不“放水”的“严格老师”

Lyes 说 Go 不会 “dumb down anything(简化任何事物，去除复杂性)”，这太对了。Go语言的设计哲学里，“简洁”（Simplicity） 是核心原则之一，但这不代表“简单化”到隐藏问题的程度。相反，它选择直面问题：

显式的错误处理 (if err != nil)：不像某些语言用try-catch将错误“藏”起来，Go强迫你几乎在每次可能出错的操作后都检查错误。这很“烦”，但它逼着你思考每一步潜在的风险，就像物理老师逼着你弄懂每个公式的推导过程。
直白的运行时Panic：当你对一个 nil 的 map 或 slice 进行操作时，Go 不会帮你“优雅地”处理，而是直接给你一个运行时 panic，程序崩溃。这很“粗暴”，但它用最直接的方式告诉你：“同学，你这里犯了个基础错误，赶紧改！” 这不就是物理老师发现你基本概念没搞懂时，直接点名批评，让你印象深刻吗？
没有“溺爱”的语法糖：相比一些现代语言，Go 的语法糖相对较少。它没有泛滥的操作符重载，没有复杂的隐式转换。很多事情需要你明确地写出来。这让代码有时候显得“啰嗦”，但大大降低了阅读和理解他人代码时的歧义，保证了大规模团队协作的效率。就像物理老师坚持用标准的符号和单位，不允许自创“简写”，是为了保证科学的严谨性。

“坏老师”真的“坏”吗？—— 严格背后的价值

我们当年可能都偷偷抱怨过物理老师不近人情，但多年后回想，是不是反而感谢他的严格，才让我们打下了坚实的基础？Go 语言的“严格”同样如此：

逼你养成好习惯：被 nil panic 搞崩溃几次后，你自然就学会了在使用 map/slice/pointer 前做检查，学会了初始化，学会了更严谨地思考边界条件。这种被“教训”出来的习惯，最终会融入你的编程血液，让你写出更健壮、更可靠的代码。这比那些“温柔”地帮你掩盖了问题，直到生产环境才爆发出更大危机的语言，是不是长期来看更负责任？
简单直白，易于掌握核心：虽然会“当头棒喝”，但Go的核心概念相对较少，语法简洁。一旦你掌握了它的规则（比如错误处理模式、接口哲学、goroutine的使用），就能快速上手，并且写出的代码风格差异不会太大，易于团队维护。它不像某些语言，特性繁多，学习曲线陡峭，精通需要漫长时间。Go就像物理老师划定的核心考点，虽然难，但范围明确，努力就有回报。
效率与务实：给你“80%的指引”：Lyes 提到了Go与Rust的对比，说Go不会“全程牵手”。这正是Go的务实之处。它在编译速度、开发效率和运行时安全之间做了一个取舍。它通过快速编译、垃圾回收、简洁的并发模型，让你能高效地构建系统，满足大部分（比如 80%）场景的需求。它相信开发者是成年人，应该为自己的代码负责，而不是让编译器承担所有检查的重任。这就像物理老师教会你核心原理和解题方法，但不会一步步带着你做完所有练习题，他相信你能举一反三，独立解决问题。

不是“设计糟糕”，而是哲学不同

所以，“Go is badly designed” 吗？

与其说是“糟糕”，不如说是设计哲学和目标受众的不同。

如果你期望一门语言能像 Rust 那样，在编译期就为你消除几乎所有内存安全和并发风险，愿意为此付出更陡峭的学习曲线和更长的编译时间，那么 Go 可能确实“不够好”。
但如果你追求的是快速构建、高效部署、简单可靠、易于维护的大型后端系统，能接受在运行时处理一些本可避免的错误（并通过良好的实践和工具来减少它们），那么Go的设计哲学可能恰恰是它的优点。

Go 就像那位严格的物理老师，他可能不会让你在学习过程中时刻感到“舒适”，甚至会让你经历挫败和“阵痛”。但他目标明确，方法直接，逼着你打好基础，养成严谨的习惯，最终让你能够独立、高效地解决实际问题。

那么，你怎么看？