当一切皆可用Python：Go这样的通用语言与DSL的未来价值何在？
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大家好，我是Tony Bai。
大型语言模型 (LLM) 的浪潮正以前所未有的速度和深度席卷软件开发领域。从代码生成、Bug 修复到文档撰写，AI 似乎正成为每一位开发者身边无所不能的“副驾驶”。在这股浪潮中，一个略显“刺耳”但又无法回避的论调开始浮现，正如一篇引人深思的博文《Programming Language Design in the Era of LLMs: A Return to Mediocrity?》中所指出的那样：“一切都更容易用 Python 实现 (Everything is Easier in Python)”——当然，这里指的是在 LLM 的强力辅助下。
这并非危言耸听。文章中展示的图表（来源于论文 “Knowledge Transfer from High-Resource to Low-Resource Programming Languages for Code LLMs“）清晰地揭示了一个趋势：LLM 在那些训练数据量巨大的“高资源”语言（如 Python, JavaScript, Java, C# 等）上，代码生成和任务解决的效能显著高于像 Go、Rust 这样的“低资源”语言：
如果 LLM 能够如此轻松地用 Python（或其他高资源语言）根据自然语言需求生成大部分“胶水代码”甚至核心逻辑，那么我们不禁要问：
- 精心设计和构建领域特定语言 (DSL) 的价值还剩下多少？当消除冗余、封装领域知识这些 DSL 的核心优势，似乎可以被 LLM+通用语言轻易取代时，DSL 的未来是否会因此停滞？
- 对于像 Go 这样以简洁、高效、工程化著称的通用语言，当其在 LLM 训练数据中的“声量”不及 Python 时，它的核心竞争力又将面临怎样的挑战与机遇？
今天，我们就来聊聊在 LLM 时代，DSL 和像 Go 这样的通用语言，其未来的价值究竟何在。
DSL 的黄昏？当 LLM 成为“万能代码生成器”
领域特定语言 (DSL) 的核心价值在于“专为特定领域而生”。通过精心设计的语法和语义，DSL 能够：
- 提升表达力： 让领域专家或开发者能用更接近自然语言或领域术语的方式描述问题。
- 消除样板代码： 将领域内的通用模式和“常识性规则”编码到语言自身。
- 降低认知负荷： 开发者可以更专注于问题的“有趣”部分，而非底层实现细节。
- 减少错误面： 通过语言层面的约束，使得编写出不正确的程序变得更加困难。
文章中那个视频游戏对话的例子就非常典型：从繁琐的 API 调用序列
# example code for a VN
character.draw("alice", character.LEFT, 0.1)
character.draw("bob", character.RIGHT, 0.1)
character.say("alice", "hello there!")
character.say("bob", "hi!")
character.state("alice", "sad")
character.say("alice", "did you hear the news?")
到简洁的 DSL 描述
# example DSL for dialog
[ alice @ left in 0.1, bob @right in 0.1 ]
alice: hello there!
bob: hi!
alice[sad]: did you hear the news?...
DSL 的优势一目了然。
然而，LLM 的出现，似乎正在侵蚀 DSL 的这些传统护城河。当开发者可以用自然语言向 Copilot 或 ChatGPT 描述“我想要一个能让 Alice 和 Bob 在屏幕两侧对话的场景”，并且 LLM 能够直接生成 Python 或 JavaScript 代码来实现这个功能时，我们不禁要问：为什么还要费心去学习、设计、构建和推广一个全新的 DSL 呢？
这里隐含的“机会成本”的问题非常现实：
- DSL 的学习与生态位：使用一个“小众”的 DSL，意味着开发者可能要放弃使用 LLM 在主流语言上生成代码的巨大便利。LLM 在小众 DSL 上的表现（如果未经专门微调）几乎可以预见会非常糟糕。
- DSL 的构建成本：设计和实现一个高质量的 DSL 本身就需要巨大的投入。在 LLM 时代，这个投入的“性价比”似乎正在下降。
这引发了一个令人担忧的趋势：DSL 的发展是否会因此停滞不前？语言设计的多样性是否会因此受到冲击，最终导致“人人皆写 Python (在 LLM 辅助下)”的局面？
Go 语言：在 LLM 时代的“低资源”挑战与独特优势
Go语言虽然在全球拥有数百万开发者，并且在云原生、后端开发等领域占据主导地位，但在 LLM 的训练数据占比上，相较于 Python、JavaScript 等拥有更长历史和更广泛应用场景（尤其是 Web 前端、数据科学等产生大量开源代码的领域）的语言，仍然处于“低资源”状态。
这意味着，LLM 在直接生成高质量、复杂 Go 代码方面的能力，目前可能还无法与它在 Python 等语言上的表现相媲美。 这对 Go 社区和开发者来说，既是挑战，也是反思和寻求新机遇的契机。
挑战：
- 如果 LLM 生成 Go 代码的效率和质量暂时落后，可能会降低新手或寻求快速原型验证的开发者选择 Go 的意愿。
- Go 社区可能需要投入更多精力来构建 LLM 友好的工具、库和高质量的训练数据。
然而，Go 语言的独特优势在 LLM 时代或许会更加凸显：
- 简洁性与明确性对 LLM 的“友好”：
- Go 语言语法精炼，关键字少，没有复杂的继承和隐式转换。这种“所见即所得”的特性，可能使得 LLM 更容易理解 Go 代码的结构和语义。
- Go 的强类型系统和明确的错误处理机制 (if err != nil)，虽然在手动编码时有时显得冗余，但在 LLM 生成或分析代码时，这些明确的信号可能有助于 LLM 生成更健壮、更易于验证的代码。
- 强大的标准库与工程化特性：
- Go 丰富的标准库覆盖了网络、并发、编解码等常见场景。LLM 在生成 Go 代码时，可以更多地依赖这些经过充分测试和优化的标准组件，减少对第三方库的复杂依赖。
- Go 内置的测试、性能分析、代码格式化等工具，以及其对模块化的良好支持，有助于对 LLM 生成的代码进行有效的质量控制和集成。
- 并发模型与性能优势的不可替代性：
- Go 的 Goroutine 和 Channel 提供的轻量级并发模型，在构建高并发网络服务和分布式系统方面具有独特优势。这部分逻辑的复杂性和对性能的极致要求，可能难以完全由 LLM 在 Python 等语言中通过简单生成来完美复制。
- Go 编译后的静态二进制文件和高效的执行性能，在许多后端和基础设施场景中依然是硬核需求。
- Go 作为“基础设施”语言的潜力：
- LLM 本身就需要强大的基础设施来训练和运行。Go 在构建这些大规模、高并发的 AI 基础设施方面，已经扮演了重要角色（如 Ollama 等项目）。
- Go 的简洁性和安全性，也使其成为定义和执行 AI Agent 行为、编排复杂 AI 工作流的理想语言。
LLM 时代，语言设计（DSL 与通用语言）的破局之路
面对大型语言模型（LLM）带来的挑战，编程语言的设计（无论是领域特定语言（DSL）还是通用语言如 Go）并非只能被动应对。学术界正在探索一些富有前景的新方向，旨在实现语言设计与 LLM 的协同进化，而非零和博弈。
首先，有研究提出教会 LLM 理解 DSL 的方法，核心思路是利用 LLM 擅长的语言（如 Python 的受限子集）来表达核心逻辑。由于 LLM 对特定 DSL 的理解和生成能力有限，开发者可以设计工具或方法，将这些 Python 表达式“提升”或自动翻译到目标 DSL 中。这一思路启示未来的 DSL 设计者应考虑为其语言提供一个 LLM 友好的“语义映射层”，例如用 Python 或其他高资源语言来描述其核心概念和操作。
其次，在 DSL 中弥合“形式化”与“非形式化”的鸿沟也是一个重要方向。开发者在编写复杂系统内核时，往往需要精确控制每一行代码，此时 LLM 的帮助有限。然而，在编写不常用的“一次性”脚本时，LLM 能够根据自然语言描述生成“胶水代码”，使得开发者只需关注核心的“有趣”部分。因此，未来的 DSL 设计可以探索如何无缝集成“非形式化”自然语言描述，作为规范、注释，甚至直接融入代码中。与此同时，是否可以从 DSL 的类型系统或静态分析结果中，自动生成高质量的自然语言规范，反过来帮助 LLM 更好地理解和生成 DSL 代码，值得深入研究。
最后，面向 LLM 辅助验证的语言设计也成为一种趋势。研究者们不再满足于 LLM 生成“能运行”的代码，而是期望 LLM 能生成带有形式化规约（specifications）的代码，并利用验证语言（如 Dafny、Boogie）来证明这些代码的正确性。这一趋势对 DSL 和通用语言（如 Go）的设计提出了新要求，开发者需要考虑如何更好地支持“规约即代码”和“验证即开发”的模式。例如，Go 语言的强类型和接口设计，为形式化验证提供了一定的基础，未来的改进可以在此基础上进一步发展。
通过以上几个方向的探索，编程语言设计有望与 LLM 实现更为紧密的协同进化，推动软件开发的进步和创新。
小结：挑战之下，价值重塑
LLM 的崛起，无疑对整个编程语言生态带来了深刻的冲击和前所未有的挑战。那种“学会一门语言，用好一个框架，就能高枕无忧”的时代可能正在远去。
“一切皆可用 Python (在 LLM 辅助下)”的论调，虽然略显夸张，但也点出了一个事实：对于那些仅仅是为了减少样板代码、提供简单抽象的 DSL，或者在表达力和生态丰富度上不及 Python 的通用语言，其生存空间确实受到了挤压。
然而，这并不意味着语言设计本身会走向“平庸化”或消亡。相反，LLM 可能会迫使我们重新思考编程语言的核心价值：
- 对于 DSL，未来可能需要更高的“门槛”——它们必须提供真正深刻的领域洞察和远超通用语言的表达效率与安全性，才能证明其存在的必要性。同时，与 LLM 的协同将是关键。
- 对于像 Go 这样的通用语言，其价值将更多地体现在那些难以被 LLM 轻易复制的领域：极致的工程效率、经过实战检验的并发模型、强大的底层控制能力、以及构建大规模、高可靠系统的综合实力。Go 需要继续打磨其核心优势，并积极拥抱 AI，成为 AI 时代不可或缺的基石。
最终，技术的浪潮会淘汰掉不适应变化的，也会催生出新的、更强大的生命体。对于我们开发者而言，保持学习的热情，理解不同工具的本质和边界，拥抱变化，或许才是应对这个“AI 定义一切”时代的不二法门。
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