本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/07/23/go-surge-in-popularity

大家好，我是Tony Bai。

最近，在国外的 Go 语言社区（Reddit r/golang），有用户提出了一个我们许多人可能都想过的问题：“是只有我一个人觉得，还是 Go 近年来的人气确实在上升？”

这个问题迅速引爆了社区，收到了近百条来自全球一线开发者的回复。答案是响亮而一致的：不，不是你一个人。 Go 的崛起，早已超越了其在云原生领域的舒适区，正以一种不可阻挡的势头，渗透到软件工程的各个角落。

这篇文章，不谈空泛的理论，也不做单纯的布道。我想带你一起，潜入这场热烈的社区讨论，去倾听那些最真实、最鲜活的声音，看看开发者们自己，是如何解释 Go 成功的秘诀。

第一支柱：Go，新一代的“基础设施语言”

在所有的讨论中，一个观点被反复提及，并获得了最高的赞誉：

“我称 Go 为‘基础设施语言’（the language of infrastructure）。”

这个定义精准地抓住了 Go 的灵魂。当我们审视当今软件世界的基石时，会发现一个惊人的事实：那些支撑着我们数字世界的骨架，几乎都是用 Go 构建的。社区用户随手就列出了一份星光熠熠的名单：

• Docker & Kubernetes
• Podman & Helm
• Etcd、Consul & Terraform
• ……等等等等

这些工具定义了容器化、编排和基础设施即代码（IaC）的现代范式。而一个更具冲击力的例子来自一位正在构建 Hypervisor 平台的开发者，他分享道：

“我们的核心分布式系统是用纯 Go 编写的，总共只用了 4 个 外部依赖。其余的一切，都来自 Go 的标准库和 FreeBSD。是的，你没看错，我没有打错字。”

仅凭标准库就能构建如此复杂的底层系统，这强有力地证明了 Go 语言的强大、自足与工程上的优越性。它不是玩具，而是真正能用来打造重型装备的工业级工具。

第二支柱：简单的“宿命”——生产力的终极来源

一个极具洞察力的观点在社区中引发了共鸣：

“Go 的简单性，注定了它会随着时间的推移而越来越受欢迎。”

这是一个奇妙的悖论。许多开发者初识 Go 时，可能会抱怨它“缺少功能”（比如早年关于泛型的激烈争论）。然而，随着项目的深入，大家逐渐意识到，简单性，恰恰是 Go 最强大的武器。

因为它带来了：

• 极高的可维护性：没有复杂的继承链，没有隐晦的语法糖，代码直截了当，易于理解和修改。
• 惊人的生产力：当你不再需要为语言的复杂特性而烦恼时，你就能更专注于解决业务问题本身。
• 极低的上手门槛：正如一位用户所说，“Go 很容易教给新员工”。在一个需要团队协作的工程世界里，这一点至关重要。

另一位开发者补充道：“我讨厌在晦涩的语言废话上浪费时间。我只需要交付高质量、可长期维护的生产级代码。Go 提供了最核心的骨架，这正是我所需要的。”

第三支柱：出色的性能与工程体验的完美平衡

如果说简单是 Go 的哲学，那么在性能与体验之间找到那个“甜点”（Sweet Spot），就是它在工程实践中取胜的关键。

社区对此有一个生动的总结：“我们用 Go 得到了 C 语言 95% 的好处，同时摆脱了它的那些麻烦。” 评论区里一句饱含情感的“NO CMAKE!”足以让无数系统程序员会心一笑。

同时，Go 语言“缓慢改进”（slowly improving）的策略也被认为是优点。对于生产环境而言，这意味着更少的破坏性变更和更稳定的生态系统。

在与另一门备受推崇的系统语言 Rust 的对比中，社区的看法也相当务实：“我们用 Rust 来做更接近底层硬件（close to the metal）的工作，用 Go 来做更高层次的事情。” 两者各有所长，Go 在应用层和中间件层提供了无与伦比的开发效率。

一个现代化的加分项：与 AI 工具的奇妙协同

在 AI 赋能开发的今天，Go 的简单性再次展现出意想不到的优势。社区里关于 Go 与 AI Code Assistants（如 Copilot）的讨论，揭示了一个新的增长点。

• 一方面，AI 更“喜欢”Go。 因为 Go 语言相对年轻，其在网络上的训练数据中，“历史垃圾代码”（比如陈旧的 WordPress/PHP 样例）较少。其简洁、统一的语法也让 AI 更容易学习和生成高质量的代码。
• 另一方面，开发者更喜欢用 AI 写 Go。 正如一位用户所说：“因为 Go 代码易于阅读和理解，AI 提出的建议可以在几秒钟内被接受或拒绝。”

这种奇妙的协同效应，恰恰体现了 AI 辅助开发的最佳实践：AI 作为一个强大的初稿生成器，而 Go 的简洁性则极大地降低了人类进行代码审查和最终决策的认知负荷。

小结：一个引人深思的提醒

在这场热烈的讨论中，那位构建 Hypervisor 的资深开发者，在给一位求学的学生提供职业建议时，留下了一段发人深省的话：

“我能给你的最大建议是，亲身去经历用你自己的大脑、用你自己的手指去构建一切的痛苦……不要用 AI，它会在你最需要拓展大脑的时候腐蚀你的大脑。 深入研究未知问题和构想解决方案的能力，将使你无可替代。”

这番话并非是要我们全盘否定 AI，而是一个善意的提醒。

Go 的成功，归根结底是其设计哲学——简单、实用、高效——的成功。它让工程师能将精力聚焦于创造性的核心工作上。而 AI，作为这个时代最强大的工具，我们应该如何使用它，才能放大而非削弱我们作为人类工程师的核心价值？

这或许是 Go热度上升后，带给我们的另一个值得深思的问题。

资料链接：https://www.reddit.com/r/golang/comments/1m41dz9/is_it_just_me_or_has_golang_been_surging_in/

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/07/20/mitchell-hashimoto-agentic-engineering

大家好，我是Tony Bai。

在云计算Infra和云原生工程领域，Mitchell Hashimoto 是一个如雷贯耳的名字。作为 HashiCorp 的创始人，他一手打造了 Terraform、Vagrant、Consul 等一系列定义了现代 DevOps 和基础设施即代码（IaC）的工具。如今，这位大师级程序员正在开发他的新项目——一个用小众语言 Zig 编写的高性能终端模拟器 Ghostty。

最令人关注的是，在开发这样一个严肃、底层的系统软件时，Mitchell 正深度使用 AI Agent 来辅助编程。这并非简单的 Web 应用开发，而是对 AI 赋能开发在“硬核”场景下的终极考验。

最近，我有幸读到一篇对 Mitchell 的深度访谈，其中详细阐述了他的 Agentic Engineering 实战心法。这些经验并非空谈理论，而是充满了可以直接应用的、来自一线的真知灼见。今天，我想把这些宝贵的“干货”分享给你。

核心哲学：“我是架构师，AI 是初级工程师”

当被问及如何使用 AI 时，Mitchell 提出的核心理念，足以给当下狂热的“AI 全自动编程”思潮泼上一盆冷水：

“我感觉自己更像是软件项目的架构师。我仍然会构思代码的结构、应用的数据流、状态的存放位置等。我将这些指导信息提供给 AI 工具……我发现这能带来最大的成功。”

他从不直接向 AI 抛出一个模糊的问题，比如“修复这个 Bug”。相反，他会在脑中构思好解决方案的“形状”（Shape），然后将 AI 视为一个初级工程师来分配任务。

他用了一个绝妙的比喻：给 AI 派任务，就像带一个初级工程师，你需要提供清晰的范围和明确的“护栏”（guardrails），就像给保龄球道装上保险杠，确保球能击中目标。

这种“人机协作”的模式，并非对 AI 的不信任，而是一种深刻的工程智慧：将开发者的精力从“如何实现”的繁琐细节中解放出来，聚焦于“应该怎样实现”的顶层设计。

AI 的“甜点”与“禁区”：知其长，避其短

要成为 AI 的“架构师”，首先要清晰地认知 AI 这个“初级工程师”的能力边界。Mitchell 在访谈中分享了他眼中 AI 的“甜点区”与“禁区”。

AI 的“甜点”（可以大胆授权）

1. 代码重构：提炼函数、重命名、调整代码结构等机械性工作。Mitchell 的评价是：“我几乎不用给任何修改意见，它总是做得很完美。”

2. UI 复刻：这是一个杀手级应用。他曾直接给 AI 一张 Zed 编辑器命令面板的截图，让它用 Swift UI 复刻出来。Ghostty 的这个功能，其视图部分 90% 以上都是 AI 直接从截图生成的。

3. 注释维护（一个反直觉的惊喜）：在传统观念里，“好的代码应自解释，无需过多注释”。但 Mitchell 的做法恰恰相反，他推崇重度注释：“我做每件事都做两遍：一次用代码，一次用英语。如果注释和代码不匹配，那说明有一方是错的。” 在 AI 时代，这种看似“冗余”的习惯发挥出了惊人的价值：

   • 提供上下文：丰富的注释是 AI Agent 理解代码意图的最佳养料。
   • 成为“校验和”：AI 能通过对比代码和注释的不一致，发现潜在的 bug 或过时的文档。
   • 跨文件洞察：最令人惊叹的是，AI 能在一个文件的修改后，发现另一个完全不相干的文件里，有一行相关的注释变得不准确了——这是人类代码审查时极易忽略的盲点。

   在 Mitchell 的工作流中，注释不再仅仅是文档，它升级成为了人与 AI 高效协作的“接口协议”。

AI 的“禁区”（需要人工接管）

1. 高层架构设计：AI 无法进行有远见的顶层设计。
2. 复杂的、定制化的高性能数据结构：AI 不理解性能约束。Mitchell 举了 Ghostty 的例子，为了极致的性能和缓存亲和性，他们设计了基于虚拟内存页和 16 位偏移指针的复杂数据结构。“没有任何一个 LLM 能理解这里面发生了什么”。
3. 小众语言（如 Zig）的熟练编写：由于训练数据不足，AI 编写 Zig 代码时举步维艰。他的变通方法是：让 AI 用它擅长的语言（如 C 或 Rust）生成逻辑，然后自己手动移植到 Zig。

Mitchell 的实战工作流：一套大师级的“组合拳”

除了哲学思想，Mitchell 还分享了一系列具体、可操作的战术，堪称一套大师级的“组合拳”。

• 并行竞赛：为同一个任务，在多个代码库副本上（ghosty, ghosty2, ghosty3…）同时运行不同的 AI 模型（Claude, Gemini 等），然后选择做得最好的那个。他开玩笑说：“你可以让它们‘战斗至死’，这是对机器才能做的事。”

• “Jiu-Jitsu 快照”：他使用 Jiu-Jitsu（一个现代化的 Git 替代品）的版本快照功能。当 AI 走错路时，他会直接回滚到上一个状态，然后给出新的、更精确的指令，而不是让 AI “撤销”或“重试”，这样更干净、更可控。

• 人机并行工作：在 AI “思考”时，他从不干等。他会利用这段时间去做更需要人类智慧的工作，比如对上一个版本进行 QA 测试，或者观看 WWDC 视频学习新技术。这实现了人机效率的最大化。

• “复制-粘贴式”重构法：这是一个他坚持了十多年的习惯，在 AI 时代变得尤为强大。重构时，他会先复制旧的实现，在新副本上进行修改，让新旧两版代码在项目中并存，直到新的版本完全就绪。这样做能为 AI 提供极其清晰的“before”和“after”上下文，让 AI 更准确地理解重构的意图和模式。

结论：重新定义“高效”，而非放弃思考

听完 Mitchell 的分享，我最大的感触是：Agentic Engineering 不是为了“偷懒”，而是为了重新定义“高效”。

它将开发者从繁琐、重复的劳动中解放出来，让我们能将宝贵的精力聚焦于架构设计、性能调优、代码审查这些真正体现工程师价值的创造性工作上。它不是要替代我们，而是要成为放大我们能力的杠杆。

最后，我想用 Mitchell 的一句话来结尾，以此回应那些对 AI 效果感到失望的人：

“你用过什么新工具是让你立刻就变快的吗？”

无论是学习一门新语言，还是切换到一个新的版本控制系统，我们总要经历一段学习和适应的阵痛期。AI 也不例外。

我们需要学习的，是如何成为一名优秀的“架构师”，去引导和驾驭我们手下这位不知疲倦、潜力无限的“初级工程师”。这，或许就是 AI 时代对我们所有开发者提出的新要求。

原视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=XyQ4ZTS5dGw

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