本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/02/08/go-boilerplate-code-vs-rust-data-refutes-stereotypes

大家好，我是Tony Bai。

在编程语言的鄙视链中，Go 语言常常因为其“繁琐”而饱受诟病。

“if err != nil 写断手”、“缺乏语法糖”、“到处都是重复的样板代码”…… 这些似乎已经成为了 Go 的标签。

相比之下，Rust 往往被视为“表达力”的代表，拥有强大的宏、模式匹配和类型系统，能够用更少的代码做更多的事。

然而，Ben Boyter 最近的一项硬核研究，通过分析 GitHub 上各语言 Top 100 仓库（总计约 4 亿行代码），得出了一个令编程语言社区大跌眼镜的结论：

在代码重复率和“样板代码”密度上，Go 和 Rust 几乎处于同一水平线。

不仅是行数：ULOC 指标

传统的 SLOC（源代码行数）往往无法真实反映项目的复杂度和冗余度。Ben Boyter 使用了他开发的工具 scc 中的一个特殊指标：ULOC (Unique Lines of Code，唯一代码行数)。

ULOC 指标并非简单的“全量去重”，而是通过剥离“结构性噪音”来更精准地衡量系统的真实复杂度。其计算逻辑如下：

• 剔除结构化冗余：不仅排除了空行，还排除了单纯的闭合大括号行（}）以及在不同文件中大量重复出现的公共引用代码（如 include 或 import）。
• 过滤文件级模板：有效识别并扣除在项目中每个文件顶部几乎完全相同的 License（许可证）声明头，避免这些非逻辑性的“样板文字”虚增代码总量。
• 计入注释成本：与传统 SLOC 不同，ULOC 会保留注释统计。作者认为，注释与代码一样需要同等的维护精力，反映了开发者的思考过程，因此属于“有效工作量”。

通过这种方式计算出的 Dryness（干度），代表了剔除“语法支架”和“版权模板”后，真正的业务逻辑与注释在代码中的占比。百分比越高，说明重复代码越少，信息密度越高；百分比越低，说明“样板代码”或重复结构越多。

令人震惊的对比：Go vs Rust

让我们直接看数据（数据来源：GitHub Top 100 仓库分析，2026年2月）：

发现了吗？Rust (60.5%) 和 Go (58.78%) 的差距微乎其微，甚至可以说在统计学上是等价的。

Ben Boyter 在文章中坦言，他之前也持有“Go 的样板代码比 Rust 多得多”的刻板印象。但数据表明，虽然两者的“啰嗦”方式不同，但结果是一样的：

• Go 的啰嗦：体现在显式的错误处理、显式的循环结构，以及为了简单性而不得不写的重复逻辑。
• Rust 的啰嗦：体现在复杂的类型系统设置、Trait 的实现（impl blocks）、以及为了满足借用检查器而编写的“仪式性”代码。

正如作者所总结的：

Go 狂热者：“Go 很简单！” -> “是的，简单到你需要把同一件事写很多遍。”
Rust 狂热者：“Rust 完美表达！” -> “是的，但你花了 40% 的时间在写 setup 代码和 trait 实现。”

其他颠覆性的发现

除了 Go 和 Rust 的“握手言和”，这份报告还有几个极具冲击力的发现：

1. Lisp 家族是“干度之王”

Clojure 以 77.91% 的惊人密度位居榜首。Haskell 紧随其后。

这验证了一个古老的观点：如果你想要最高的“人类思想 vs 击键次数”比率，Lisp 和函数式语言依然是王者。它们几乎每一行代码都是纯粹的业务逻辑。

2. Java 居然比 Go 和 Rust 都“干”？

Java 的得分为 65.72%，显著高于 Go、Rust 和 C#。

这听起来反直觉，毕竟 Java 以 PublicStaticVoidMain 这种冗长著称。但这可能说明：

• 现代 Java 及其生态（Spring 等）通过注解等方式极大地消除了样板代码。
• 或者，Top 100 的 Java 项目多为成熟的业务系统，核心逻辑占比大，而 Go/Rust 项目中系统级代码（通常包含更多底层重复逻辑）较多。

3. 脚本语言的特异性

Shell Script 的密度极高（72.24%），但这主要是因为 Shell 脚本通常很短且高度定制化（Bespoke），很难复用，因此“唯一性”很高。

小结：复杂度的守恒

这个研究告诉我们一个道理：语言特性（Features）并不一定能消除复杂度，它往往只是转移了复杂度。

Go 选择了少量的特性，导致逻辑必须通过显式的重复代码来表达；Rust 选择了丰富的特性（宏、泛型、Trait），导致开发者必须编写大量的结构性代码来支撑这些特性。

对于 Gopher 来说，这或许是一种宽慰：别再为 if err != nil 感到羞愧了。隔壁写 Rust 的兄弟，虽然代码看起来很酷，但他们为了让编译器开心而敲击键盘的次数，并不比你少。

毕竟，软件工程没有银弹，只有取舍。

资料链接：https://boyter.org/posts/boilerplate-tax-ranking-popular-languages-by-density/

聊聊你的“啰嗦”体验

看完这个数据，你是感到“意料之中”还是“大吃一惊”？在你的实际开发中，你觉得 Go 的 if err != nil 更磨人，还是 Rust 的类型体操和 Trait 实现更让你头大？你认同“复杂度守恒”这个观点吗？

欢迎在评论区留下你的看法，让我们来一场理性的“语言之争”！

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/13/how-markdown-took-over-the-world

大家好，我是Tony Bai。

在这个由科技巨头主导、充斥着复杂算法和封闭生态的数字世界里，有一种技术显得格格不入。它没有专利壁垒，没有复杂的构建流程，甚至不需要特定的软件就能阅读。

它是 Markdown。

近期，知名科技博主 Anil Dash 发布了一篇题为《How Markdown Took Over the World》的长文。他在文中深情回顾了这一格式的诞生与崛起，并指出：在这个由科技巨头主导、充斥着封闭生态的数字世界里，Markdown 是一场属于普通人的胜利。

如今，从 GitHub 上的亿万代码仓库，到 ChatGPT等大模型 生成的每一个回答，再到你随手记下的 Apple Notes，Markdown 无处不在。它不仅成为了技术人员的“普通话”，更意外地成为了 AI 时代的“通用语”。

这一切，都始于 20 年前一位“固执”的苹果博主为了偷懒而写的一个小脚本。今天，让我们跟随 Anil Dash 的视角，回顾这段充满偶然与必然的技术传奇。

缘起：一个博主的“偷懒”计划

2002 年，John Gruber 做了一个在当时看来极其不理性的决定：全职运营一个只关注苹果公司动态的博客——Daring Fireball。

在那个博客刚刚兴起的蛮荒时代，发布内容并不容易。你要么忍受简陋的输入框，要么得手写复杂的 HTML 标签。为了能在写文章时（比如加粗、插入链接）不被繁琐的 HTML 标记打断思路，John 决定为自己开发一套工具。

他的核心理念是：既然 HTML (HyperText Markup Language) 太复杂，那就叫它 Markdown 吧。

如果你想加粗，就用 **；想引用，就用 >；想列表，就用 -。这些符号并非凭空创造，而是深受电子邮件时代纯文本格式习惯的影响。John 的天才之处在于，他将这些约定俗成的习惯标准化，并写了一个 Perl 脚本将它们转换为合法的 HTML。

2004 年 3 月，在 Aaron Swartz（那位早逝的天才少年）的协助测试下，Markdown 正式发布。没有人预料到，这个小小的工具将改变互联网的未来。

统治世界：从程序员到 AI

Markdown 的崛起并非一夜之间，但它的生命力却异常顽强。

1. 开发者的拥抱：GitHub 的出现是关键转折点。它将 README.md 设为项目标配，使得 Markdown 成为了开发者描述项目的标准格式。
2. 应用的普及：从 Slack 到 Discord，从 Notion 到 Obsidian，现代生产力工具几乎全部内置了 Markdown 支持。哪怕是 Google Docs 和 Apple Notes 这样的大众软件，最终也向用户需求妥协，加入了 Markdown 支持。
3. AI 的通用语：最令人意想不到的转折发生在当下。当最前沿的 LLM（大型语言模型）需要一种格式来输出结构化内容时，它们不约而同地选择了 Markdown。因为它既对人类可读，又对机器友好，且完全开放。

Anil Dash 在他的回顾文章中总结了 Markdown 成功的 10 个技术原因，其中几点尤为深刻：

• 解决真实问题：它不是为了“发明一种新格式”，而是为了解决“手写 HTML 太痛苦”这个具体痛点。
• 利用现有习惯：它没有强迫用户学习新符号，而是沿用了电子邮件时代的纯文本习惯（如 > 表示引用）。
• 没有知识产权 (IP) 负担：John Gruber 从未试图将其商业化或申请专利，这种彻底的开放性消除了所有采用者的顾虑。
• “查看源码”的哲学：Markdown 文件本身就是教程。你只需要看一眼源文件，就能立刻学会怎么写。

硬币的另一面：自由的代价

当然，Markdown 这种彻底的自由和缺乏中央控制，也带来了一个长期的副作用——碎片化。

正因为 John Gruber 当年只给出了一个 Perl 脚本而没有定义极其严谨的规范，导致后来出现了各种“方言”。GitHub 有自己的 GitHub Flavored Markdown (GFM)，Reddit 有自己的解析规则，Obsidian 和 Notion 也都添加了各自的私有语法（如双向链接 [[Link]]）。

这导致了一个尴尬的现实：虽然 Markdown 到处都是，但你的 Markdown 文件未必能在所有地方都完美渲染。 表格的语法支持不一，数学公式的写法各异，甚至连换行符的处理都有微妙差别。

直到后来 CommonMark 等项目的出现，才试图事后诸葛亮式地去修补这种分裂。

但幸运的是，Markdown 的核心语法（标题、列表、粗体、引用、链接）已经足够稳固，成为了事实上的标准。正是这最基础的 80% 功能，支撑起了它在 AI 时代的通用性。对于大语言模型而言，这些细微的方言差异完全可以忽略不计——它只需要用最基础的语法，就能让全世界读懂。

这也再次印证了那个道理：在规模化面前，简单且“足够好”的方案，往往能战胜完美但复杂的方案。

启示：善良与开放的力量

Markdown 的故事，是对当代科技行业的一种温柔提醒。

真正的互联网基础设施，往往不是由拿了巨额风投的初创公司在董事会里规划出来的。它们往往源于像 John Gruber 或 Aaron Swartz 这样的人——他们有正职工作，但也充满热情；他们为了解决自己的问题而造轮子，然后慷慨地将其分享给世界。

在这个被“护城河”、“生态闭环”和“商业化变现”充斥的时代，Markdown 证明了：一个好的点子，加上一颗慷慨的心，依然可以改变世界。

下次当你用 ** 加粗文字，或者看着 ChatGPT 逐行吐出格式完美的回答时，请记得：这背后没有复杂的商业算计，只有一位在费城看球赛的博主，想让你打字时能稍微轻松一点。

资料链接：https://www.anildash.com/2026/01/09/how-markdown-took-over-the-world/

你的 Markdown 记忆

Markdown 已经陪伴了我们 20 年。你还记得自己第一次接触 Markdown 是在什么场景下吗？是写 GitHub README，还是做笔记？你最喜欢的 Markdown 编辑器又是哪一款？

欢迎在评论区分享你的 Markdown 故事和神器推荐！ 让我们一起致敬这个简单而伟大的工具。

如果这篇文章让你对 Markdown 有了全新的认识，别忘了点个【赞】和【在看】，并转发给你的朋友，哪怕他只是个爱记笔记的非程序员！

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