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大家好，我是Tony Bai。

前不久，在知乎上看到一个关于 Go 社区的帖子，其中一条评论让我感慨良多：

“GopherChina 都没了，国内还有几人坚持？Tony Bai好像还在更新”

短短一句话，道尽了社区的变迁与坚持的不易。这句来自读者的回答，让我内心欣慰，也让我有机会停下来，审视自己在这条路上走了多远，以及为什么还要继续走下去。

答案或许很简单，就是三个字：长期主义。

我的个人博客 tonybai.com，从 2004 年断断续续更新至今，已经走过了二十个年头。而我在 Go 语言这条路上的“长期主义”，则始于 2011 年。那时，Go 尚处襁褓，在国内几乎无人问津。我凭借着一股直觉和热爱，一头扎了进去，成为了国内最早一批的 Go 语言探索者。

十余年来，这份坚持从未间断。从早期的博客分享，到后来出版的《Go语言精进之路》；从 GopherChina 大会的讲台，到几乎每日更新的 GopherDaily，我一直在尽我所能地为社区贡献。

这份坚持也延续到了今年。从年初开始，我在公众号上陆续推出了多个“微专栏”系列，深入探讨 Go 源码与实践的细节；与此同时，我的新课程《Go语言进阶课》也已在极客时间上线，希望能带领大家向更深层次迈进。

布道，其实是一件极具价值的事情——传递自己的观点，影响一群人，做成一件事。

今天，我的这份“长期主义”清单上，又将增添新的一项。我想借此机会，向一直支持我的朋友们，正式宣布一个喜讯。

官宣喜讯：历时一年半，2.4w 人订阅的《Go语言第一课》成书！

四年前，我在极客时间开设了专栏《Go语言第一课》。令我欣慰的是，这个专栏得到了广大 Gopher 的认可和喜爱。截至今日，它已经影响了超过 2.4 万名订阅者(截至2025.8)，在编程语言类专栏里取得了相当不错的成绩。

为了让这份经过市场检验的优质内容，能以一种更经典、更触手可及的方式，帮助更多人踏入 Go 语言的大门，我与人民邮电出版社异步图书合作，历时一年多的精心打磨，终于将它变成了纸质书 — 我的第二本“小黄书”：

我必须强调，这本书并非专栏的简单复制。在近一年多的时间里，我倾注了大量心血，进行了一次彻底的精修与增补：

• 内容与时俱进：全书内容与最新的 Go 1.24 版本 同步(注：交稿时的最新版本为Go 1.24)，确保知识的前沿性与准确性。
• 知识体系更完整：我特别补充和深化了专栏中因篇幅所限未能详尽展开的关键内容，如指针类型的深入探讨、测试的最佳实践、以及泛型的全面讲解，使其作为一本入门读物更加系统和完备。
• 全面精炼与优化：基于三年来数万读者的宝贵反馈，我对全书的结构、文字表述、示例代码和图示进行了地毯式的优化，力求为读者提供“保姆级”的丝滑阅读体验。

为了让大家更直观地感受这本书是如何从“道”到“术”，构建一个完整而系统的知识体系的，我在这里分享本书的核心目录结构：

《Go语言第一课》核心目录概览

• 第一部分：建立宏观认知 (打好地基)

  • 第1章 Go的那些事儿 (追本溯源，深入理解Go的诞生背景、演进历史与核心设计哲学：简单、显式、组合、并发、面向工程)

• 第二部分：基础与工程化 (工欲善其事)

  • 第2章 建立Go开发环境
  • 第3章 第一个Go程序
  • 第4章 Go包、模块与代码组织结构
  • 第5章 Go的依赖管理 (从演化到Go module实战)

• 第三部分：核心语法精讲 (深入肌理)

  • 第6章 变量与类型
  • 第7章 基本数据类型
  • 第8章 常量 (深入理解无类型常量等创新)
  • 第9章 复合数据类型 (数组、切片、map、结构体)
  • 第10章 指针类型 (新增与深化章节，彻底搞懂Go指针)
  • 第11章 控制结构

• 第四部分：Go编程思想与范式 (提升境界)

  • 第12章 函数 (一等公民、defer的妙用与代价)
  • 第13章 错误处理 (Go独特的错误处理哲学与实践)
  • 第14章 方法 (深入理解Receiver的选择原则)
  • 第15章 接口类型 (小接口、组合思想与底层实现)

• 第五部分：Go核心竞争力 (决胜未来)

  • 第16章 并发编程 (Goroutine、Channel与CSP并发模型)
  • 第17章 泛型 (与Go 1.24同步，从设计演化到语法实践)
  • 第18章 测试 (表驱动测试、示例测试、性能基准测试等最佳实践)

从这份目录中大家可以看到，本书的路径设计清晰：从建立对 Go 的整体认知和哲学认同开始，到掌握扎实的工程基础，再到深入语言的核心语法与编程范式，最终聚焦于并发、泛型和测试这三大核心竞争力。 这是一条为初学者量身打造的、平滑而陡峭的学习曲线，旨在帮助你不仅学会 Go，更能学好 Go。

当然这份精益求精的背后，离不开人民邮电出版社异步图书编辑老师们的辛勤付出。在长达一年的审校过程中，他们以极高的专业素养和一丝不苟的态度，对书稿的每一处细节进行推敲和打磨。从章节结构的优化，到遣词造句的斟酌，再到每一个标点符号的校对，都倾注了大量心血。

下面这张布满批注的审稿截图，只是责任编辑秦健老师无数次打磨与推敲的一个缩影。正是因为有了这样认真负责的合作伙伴，这本书才能以更好的面貌呈现给大家。在此，向编辑老师们致以我最诚挚的谢意！

简单来说，这本书凝结了我十余年的 Go 语言实战经验和布道心血，旨在为所有初学者提供一条清晰、高效的 Go 语言入门路径，不仅能快速上手，更能从一开始就建立起扎实的工程思维，为后续的进阶和实战打下坚实的基础。

灵魂拷问：AI 时代，我们为什么还需要一本入门书？

官宣完毕，我想和你探讨一个更深层次的问题。

在 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Copilot 等 AI 工具已经能“秒答”任何技术问题的今天，我们为什么还需要静下心来，系统地去阅读一本厚重的、入门级的纸质书？

这是一个极其现实的挑战。作为一名同样深度使用 AI 的工程师，我的答案是：越是在这个时代，我们越需要一本好的入门书。

1. AI 提供“答案”，书籍构建“体系”

AI 的强大之处，在于它能针对你提出的具体问题，迅速给出一个看起来可行的“答案”（代码片段）。它能高效地帮你解决“术”层面的问题。

但一本好的入门书，为你构建的是一张捕鱼的“网”——一个结构化、系统化的知识体系。它从语言的“前世今生”与设计哲学讲起，为你建立宏观认知；然后层层递进，系统讲解语法、并发、泛型等核心知识点。

没有体系的知识是脆弱的、零散的。你或许能用 AI 拼凑出一个能运行的程序，但在面对复杂、未知的问题时，你将因为缺乏坚实的知识框架而寸步难行。而这本书，正是为你打造这张网。

2. 对抗“能力空心化”，修炼真正的“内功”

我在之前的文章中反复提及一个概念——警惕 AI 带来的“能力空心化”。过度依赖 AI，会让初级工程师陷入“知其然，而不知其所以然”的困境。

系统地学习一本入门书，恰恰是修炼“内功”的最佳方式。它强迫你去理解每一行代码背后的设计哲学、核心原理、以及那些微妙的权衡取舍。

• 为什么 Go 的错误处理是这样的？
• interface{} 的底层实现是怎样的？
• CSP 并发模型的核心思想是什么？

这些问题的答案，无法通过简单的 Prompt 获得。它们需要你沉下心来，跟随作者的思路，一步一个脚印地去理解和内化。这个过程，正是在构建你作为一名工程师，那份不可被 AI 替代的核心竞争力。

3. 纸质书，一种无可替代的沉浸式学习体验

最后，让我们回归阅读本身。

在信息过载的今天，纸质书提供了一种稀缺的、主动的、专注的、沉浸式的学习体验。它能帮助我们暂时摆脱屏幕上无尽的通知和干扰，让大脑进入一种更深度的思考状态。你可以随时在书页上圈点、批注，与作者进行一场跨越时空的对话。这种物理的交互感和知识的“拥有感”，是任何数字媒介都无法比拟的。

布道者的心声：传递观点，影响他人

回首这十几年的 Go 之旅，我愈发觉得，布道本身就是一件极具价值的事情。它不仅仅是分享知识，更是传递一种观点，影响一群人，最终一起做成一件事情。

我写博著书和开设专栏的初衷，也正是如此。我希望传递的，不仅仅是 Go 语言的“术”——那些语法和技巧；更是 Go 语言的“道”——那种“简单、显式、组合、并发、面向工程”的编程哲学与乐趣。

在此，我要特别感谢极客时间平台，感谢人民邮电出版社异步图书的专业与付出，但最想感谢的，是四年来那 2.4w+ 的专栏订阅者，以及所有在我的博客、公众号、社区中与我交流、给我反馈的每一位读者。是你们的支持，才让这份“长期主义”有了最坚实的意义。

行动号召：即刻拥有你的《Go语言第一课》

现在，这本凝结了无数心血的《Go语言第一课》纸质版，已正式上市！

在本书的定价阶段，我和出版社的编辑老师们有一个共同的坚持：希望能让更多的 Go 语言爱好者，能够以更低的门槛，轻松地获取这份系统化的知识。为此，我们将这本书的定价一再压缩，最终定在了 79.8 元。

而为了感谢大家一直以来的支持与耐心等待，我们特别为大家申请了首发专属福利。在活动期间，大家可以通过下方的专属链接，以【五折优惠】的价格——算下来仅需不到 40 元——将这本300多页的硬核知识带回家。

这可能是本书在未来很长一段时间内的最低价格，希望能让每一位真正热爱 Go 语言的朋友，都能无压力地拥有它。

扫描下方二维码或点击这里， 即享五折优惠，即刻开启你的Go语言高效学习之旅！

请注意，此五折优惠二维码仅在新书首发冲量期间有效，机会难得，不要错过！

为了更好地服务本书读者，我也为本书创建了专属的 GitHub 仓库，用于持续发布勘误信息和提供完整的配套示例代码。追求高质量，是我们共同的目标。

• 勘误与代码支持：https://github.com/bigwhite/goprimer

期待在书的扉页里，与你相遇。

商务合作方式：撰稿、出书、培训、在线课程、合伙创业、咨询、广告合作。如有需求，请扫描下方公众号二维码，与我私信联系。

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/08/24/junior-engineer-survival-guide-in-ai-age

大家好，我是Tony Bai。

这是一个对初级工程师而言，最好也最坏的时代。

说它“最好”，是因为我们从未拥有过如此强大的工具。一名刚走出校门的毕业生，在入职的第一天，就能手握Claude Code、ChatGPT、Gemini Cli、Cursor、Copilot 等强大的 AI 编程助手。面对一个从未接触过的复杂任务——比如，为一个 Go 项目编写一个复杂的 gRPC 中间件——他可能只需要组织几次提示词，一段看起来完美、功能齐全、甚至带着单元测试的代码就诞生了。

那种“我什么都行”的强大感和即时满足感，是十年前的我完全无法想象的。

但说它“最坏”，也恰恰源于此。在这种令人沉醉的“魔幻”体验背后，一个直击灵魂的问题正在浮现：

这种惊人的“效率”，是在加速你的成长，还是在为你铺设一条通往“能力空心化”的捷径？

今天，我想和大家一起聊聊这个话题。这不仅是一份给初级工程师的生存指南，更是我们每一个身处 AI 浪潮中的技术人，都应该进行的深刻反思。

“浅层技能” vs “内功心法”：AI 正在拉开的差距

要理解 AI 带来的潜在风险，我们首先需要区分两种截然不同的技能：“浅层技能”与“内功心法”。

“浅层技能”，关注的是“是什么”（”What”）。在 AI 时代的初期，这主要体现为：

• 擅长编写精妙的 Prompt。
• 能快速地从 AI 处获得“能用”的代码片段。
• 熟练地进行“复制-粘贴-修改”的“胶水”工作。

而如今，随着 Gemini CLI、Claude Code 这类编码智能体（Coding Agent）以及深度集成在 IDE 中的 AI 工具的兴起，这种“浅层技能”又演化出了一个更集成、也更具迷惑性的新形态。

“复制-粘贴”的动作消失了。取而代之的，是 Agent 直接读取你的整个代码库，然后给你一个可以直接应用的变更集（diff）。在这里，“浅层技能”表现为：

• 将高阶的、模糊的任务指令（‘重构这个文件’、‘修复这个bug’）下发给 Agent。
• 对 Agent 提出的变更集进行表面化的审查——检查代码风格是否一致、命名是否规范，但缺乏对底层逻辑、性能陷阱和安全隐患的深度洞察。
• 最终，熟练地点击‘应用’（Apply）或‘接受’（Accept）按钮，成为一个高效的“变更批准员”。

你看，无论是“复制代码”还是“批准变更”，其本质是相通的：你依然只停留在知道“是什么”，而没有深入到“为什么”。 你知道这段由 Agent 修改的代码能工作，但你很可能依然不清楚它背后的原理。这种新模式甚至更危险，因为它让你感觉更“专业”，更容易在不知不觉中放弃思考。

而“内功心法”，关注的则是“为什么”（The “Why”）和“怎么做”（The “How”）。这包括：

• 设计模式：为什么在这里 AI 选择用工厂模式，而不是单例模式？这两种模式的权衡是什么？
• 数据结构与算法：AI 生成的这个函数，其核心数据结构是什么？它的时间复杂度和空间复杂度在各种情况（最好、最坏、平均）下分别是多少？
• 架构权衡：这段看似独立的代码，被集成到系统中后，是会提升整个系统的内聚性，还是会引入一个危险的耦合点？
• 调试能力：当这段“完美”的 AI 代码，在生产环境中因为一个罕见的并发条件而出现诡异的 Bug 时，你有能力深入其中，定位并解决问题吗？

“浅层技能”决定了你使用工具的熟练度，而“内功心法”则决定了你作为一名工程师的能力天花板。

“舒适”的代价：正在累积的“认知负债”

问题在于，AI 工具太“舒适”了。它让我们能轻易地绕过那些艰难的、需要深度思考的“内功”修炼，直接获得“浅层”的结果。这种舒适感，正在让我们不知不觉地背上沉重的“认知负债”（Cognitive Debt）。

这个概念精辟地描述了一种权衡：我们用即时的便利，换取了长期的批判性思维、记忆力、以及创造性自主权的丧失。 你正在向机器借用脑力，但这笔债，未来需要连本带利地偿还。

最近的一项科学研究，用数据血淋淋地揭示了这一点。研究者将参与者分为三组写论文：纯脑力组、搜索引擎组和 LLM 组。结果令人震惊：

在 LLM 组中，83% 的参与者在写完论文后，几乎无法复述出自己文章中的任何观点(见下图)。而在另外两组，几乎每个人都能做到。

这证明了，当我们把思考过程完全外包给 AI 时，知识并没有真正“流经”我们的大脑，我们只是成为了一个信息的“搬运工”。

这背后，是纳西姆·塔勒布在其著作《反脆弱》中提到的深刻哲理：小的压力和不适，会让我们变得更强大。

• 肌肉，需要通过举起沉重的杠铃，在撕裂和修复中才能生长。
• 我们的大脑，同样需要通过“精神举重”——也就是主动思考、艰难探索、反复试错的“摩擦力”——才能成长。

而初级工程师的职业生涯前三年，正是进行这种“精神举重”、构建个人能力护城河最宝贵的黄金时期。如果在这个阶段，你沉迷于 AI 带来的舒适感，持续累积“认知负债”，无异于在一个本应最大化“肌肉增长”的年纪，选择了全程坐轮椅。

其长期危害是显而易见的：

1. 成长停滞：解决问题的“认知肌肉”因缺乏锻炼而萎缩。
2. 危险的“信心差”：你产生了一种“我能搞定任何代码”的虚假自信，但这与“我能维护和解释任何我写的代码”的真实能力之间，存在着巨大的鸿沟。这在团队协作和处理线上故障时，是极其危险的。
3. 沦为“API 粘合工”：长期以往，你可能会彻底丧失从零开始构建系统的能力，沦为只会将 AI 生成的黑箱代码块“粘合”在一起的低阶操作员，失去了真正的工程创造力和不可替代性。

“破局”指南：如何成为 AI 的主人，而非奴隶？

那么，我们该如何打破这个困局？关键在于心态的转变和方法的调整。你需要将 AI 从一个无所不知的“神谕”（Oracle），转变为一个需要你引导和挑战的“陪练”。

这里有四条具体的实战法则：

法则一：“先思后问”法则

在向 AI 提问前，强迫自己先进行独立思考。用纸笔、伪代码或注释，勾勒出你自己的解决方案轮廓。哪怕这个方案很粗糙，甚至可能是错的，这个思考的过程本身就是一次宝贵的“精神举重”。

然后，你可以这样做：

“不要让 AI 直接为你解题；相反，提供你自己的解法，让它解释你可能错在哪里，或者有哪些可以改进的地方。”

通过这种方式，你把 AI 从一个“答案机”变为一个能启发你、挑战你的“批判性思维伙伴”。你始终是思考的主导者。

法则二：“刨根问底”法则

永远不要满足于 AI 给出的第一份“能用”的代码。对它生成的每一段关键代码，都要像对待一位资深同事的 Code Review 意见一样，进行苏格拉底式的反复追问：

• “你为什么选择这种数据结构？它和另一种方案相比，优劣势分别是什么？”
• “这段代码的时间复杂度和空间复杂度是多少？在什么情况下会达到最坏情况？”
• “请为这段代码生成五个可能会导致它出错的边缘案例（corner cases）。”
• “这段代码遵循了哪些设计模式？请为我解释这个模式的核心思想。”

通过这种刨根问底，你把 AI 从一个“代码生成器”，变成了一个免费的、24小时在线的、极具耐心的私人导师。

法则三：“刻意练习”法则

定期进行“无 AI 编程”的刻意练习。这就像健身房里的“力量训练日”。给自己设定一些小项目、算法题，或者工作中的某个非紧急模块，规定自己在不使用任何 AI 代码生成辅助的情况下，从零开始完整地实现它。

这个过程可能会让你感到“不适”，速度会很慢，甚至会碰壁。但请记住塔勒布的教诲：不适感不是麻烦，而是训练场。 这正是你构建底层能力、“流血流汗”的真实成长过程。

法则四：“源码为师”法则

当 AI 生成了一段使用了你从未见过的库函数或框架特性的代码时，不要只满足于知道“怎么用”。花15分钟时间，去看看那个函数或特性的源码实现。

这是理解其背后原理、设计哲学和实现细节的最直接方式。AI 可以为你指出一条通往宝藏的道路，但路边的风景和地下的矿藏，需要你自己去探索和挖掘。

你的不可替代性，藏在 AI 的“盲区”里

遵循以上法则，你会发现，AI 不仅不会成为你成长的障碍，反而会成为你成长的强大加速器。更重要的是，它会帮助你将精力聚焦在那些 AI 永远无法取代的、真正体现工程师价值的领域——也就是 AI 的“盲区”。

• 深度理解业务：AI 不懂你的用户，不懂你的商业模式。将技术与业务场景深度结合，提供有洞察力的解决方案，这是你的核心价值。
• 系统性思考：AI 能生成一个函数，但它尚无法设计一个健壮、可扩展、可维护的大规模生产级系统。培养自己的架构思维和全局视野，是你拉开差距的关键。
• 人际协作与沟通：理解团队成员的需求，清晰地阐述技术方案的利弊，组织有效的讨论，推动项目落地。这些“软技能”，在 AI 时代变得比以往任何时候都更加重要。

小结：别在黄金时代，选择一条最容易的路

职业生涯的初期，是一个人构建个人“能力护城河”最关键的时期。在这个阶段，最宝贵的不是表面的“效率”，而是“成长深度”。

AI 时代，给了我们前所未有的强大工具，但工具的价值，永远取决于使用者的智慧。

所以，请警惕那些让你过于舒适的捷径。不要在最需要“扎马步”的年纪，沉迷于“轻功”带来的快感。 真正的成长，永远伴随着求索的痛苦和突破的喜悦。让我们去拥抱那些有益的“摩擦力”，掌握那些 AI 无法生成的“内功心法”。

选择那条更难、但更有价值的路，你才能在未来的技术浪潮中，真正地立于不败之地。

参考资料

-《Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task》- https://arxiv.org/pdf/2506.08872v1

你的Go技能，是否也卡在了“熟练”到“精通”的瓶颈期？

• 想写出更地道、更健壮的Go代码，却总在细节上踩坑？
• 渴望提升软件设计能力，驾驭复杂Go项目却缺乏章法？
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继《Go语言第一课》后，我的《Go语言进阶课》终于在极客时间与大家见面了！

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