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AI 编程时代,我挖出了一本 1999 年的“删库跑路”指南

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/04/06/how-to-write-unmaintainable-code

大家好,我是Tony Bai。

在这个由 Claude、GPT、Gemini等大模型定义的 2026 年,我们似乎已经习惯了 AI 那种近乎“洁癖”的编码风格:优雅的接口设计、滴水不漏的错误处理、以及永远对齐的工整格式。

AI 正在用它那冰冷的、毫无感情的逻辑,将软件工程推向一个前所未有的标准化时代。

但就在前几天,我在一个尘封的互联网角落里,挖出了一本写于 1999 年的上古奇文——How To Write Unmaintainable Code》(如何编写不可维护的代码)

这篇文章的作者 Roedy Green,怀着一种极其黑色幽默的极客精神,手把手教导当年的 Java 程序员们,如何写出能让“接盘侠”当场崩溃、从而保证自己“终身就业”的屎山代码。

当我用 AI 时代的眼光,去重新审视这本 27 年前的“反向圣经”时,我感到既荒谬又亲切。它就像一面镜子,照出了在没有 gofmt、没有 AI、没有 Claude Code 的“古法编程”时代,我们曾如何野蛮生长,以及 Go 语言在设计之初,就已经用多么前瞻性的眼光,封印了那些曾经肆虐一时的“魔鬼”。

今天,就让我们开启一场技术考古之旅,用现代 Go 语言,来“复刻”一下这些差点失传的“防御性”编程之术。

底层哲学:把你的同事想象成一个“管中窥豹”的傻子

Roedy Green 在开篇就点明了核心:维护者看代码,就像通过一个卫生纸筒的中心在看世界,视野极其狭窄。

你的任务,就是让他永远无法拼凑出完整的画面。

古法复刻:让同事“提刀来见”的 骚操作

命名之罪

  1. 用 l 冒充 1,用 O 冒充 0:利用字体的模糊性,制造视觉混乱。
    go
    // 古法复刻
    var l int64 = 11 // 这是 11 还是 1l?
    var speed int = O1 // 这是 O1 还是 01?
  2. 创造极其相似的变量名:仅通过大小写或一个不显眼的字母进行区分。
    go
    // 古法复刻
    var swimmer, swimner string // 99% 的 Code Review 都会看走眼
    var hashTable, HashTable *map[string]int
  3. 滥用缩写,且不保持一致:在不同的地方使用同一个单词的不同缩写,让全局搜索彻底失效。
    go
    // 古法复刻
    func GetUserAuth(...) {}
    func GetUsrAuthorization(...) {}
    var athnClient *Client
  4. 使用与业务逻辑无关的变量名:比如,在屏幕上显示“Postal Code”(邮政编码),但在代码里把它命名为 zip。
  5. 在函数名中使用极其抽象的词汇:比如 HandleIt, ProcessData, DoStuff。让调用者永远猜不透这个函数到底干了什么。

注释之罪

  1. 在注释里撒谎:最简单的一招,改了代码,但不更新注释。
  2. 写废话注释:为每一行显而易见的代码配上同样显而易见的注释,用大量的噪音淹没真正有价值的信息。
    go
    // 古法复刻
    i++ // i plus 1
  3. 永远不要注释一个变量:它的单位、取值范围、边界条件,全让维护者自己去猜。

结构之罪

  1. 极限压行:在一行里塞进尽可能多的逻辑,挑战显示器的宽度极限。
  2. 深度嵌套:以能嵌套 10 层以上的 if-else 为荣,坚决不使用 early return或happy path。
  3. 滥用全局变量:永远不要使用局部变量,把一切都提升为包级变量,让并发的 Goroutine 们去为了争夺它而自相残杀。

    // 古法复刻
    var tempResult string // 提升为包级变量
    
    func HandleRequestA() {
        tempResult = "result_from_A"
        // ...
    }
    
    func HandleRequestB() {
        tempResult = "result_from_B"
        // ...
    }
    // 当这两个函数并发执行时,一场血案即将发生。
    
  4. 复制-粘贴-修改:当有相似功能时,坚决不抽象,直接复制粘贴。在一个代码库里埋下 5 份只有细微差别的一模一样的代码,等待日后引爆。
  5. 一个函数只做一件事?不,一个函数必须干三件事! 让一个名为 IsValid() 的函数,在校验的同时,偷偷地把数据写入数据库。

Go 语言的反击

当然原文中,Roedy Green的“骚操作”不止这些。

但其中的一些“防御”手段对今天的Go语言来说,并不生效。

你会发现 Go 语言在设计之初,就已经对这些“手段”进行了“免疫”,比如:

  • 关于缩进与格式:Roedy Green 痛斥当年程序员通过“故意错位”的缩进来制造 if-else 匹配的视觉陷阱。
    • Go 的反击:对不起,我们有 gofmt。在 Go 的世界里,关于代码格式的“圣战”在第一天就结束了。无论你的代码写得多乱,Ctrl+S 的瞬间,一切都会变得整齐划一。
  • 关于花括号:原文建议省略非必须的 {}。
    • Go 的反击:Go 语言强制要求 if, for 后面必须跟 {},从语法层面彻底消灭了这种的“防御”写法。

现代化的“魔鬼”:用 Go 复刻那些更高级的骚操作

当然,Go 也不是万能的。很多源自 Java/C++ 时代的“高级骚操作”,在 Go 里依然可以“继续存在”。

  1. 伪装成构造函数
    go
    // 古法复刻:这个函数名和类型名完全一样,但它不是构造函数!
    type User struct{ name string }
    func User(name string) { /* ... do something evil */ }
  2. 滥用 interface{}:把所有的函数参数都定义成 interface{},然后在函数内部进行大量的类型断言(Type Assertion)。这能完美地把编译时错误,转化为运行时 panic。
  3. 颠倒参数顺序:定义一个 DrawRectangle(height, width int) 函数。在几个版本之后,神不知鬼不觉地把它改成 DrawRectangle(width, height int),但函数名保持不变。
  4. 魔数(Magic Numbers):在代码里硬编码大量的数字 100,但就是不定义一个常量。更高级的玩法是,偶尔用 99 代替 100-1,用 50*2 代替 100。
    go
    // 古法复刻
    if len(users) > 99 { // 这里是 > 99
    // ...
    }
    for i := 0; i < 100; i++ { // 这里是 < 100
    // ...
    }
  5. 迷惑性的函数重载(Go 版本):Go 没有函数重载,但我们可以用“接口”来模拟。
    go
    // 古法复刻
    func Process(input interface{}) {
    switch v := input.(type) {
    case string: // 处理字符串
    case int: // 处理整数,但逻辑和 string 完全不同
    // ...
    }
    }

    当你的同事传入一个他以为是数字的字符串 “123″ 时,他将收获一个意想不到的结果。

小结:在 AI 时代,我们为什么要回顾“屎山”?

重温这本 27 年前的“反向圣经”,在今天这个 AI 编程时代,显得格外有意义。

AI 的出现,正在把“编写可维护代码”的门槛,拉到前所未有的低点。一个初级程序员,在 AI 的辅助下,也能写出格式工整、变量命名规范的代码。

但这是否意味着“屎山”将成为历史?

恰恰相反。AI 在解放我们生产力的同时,也正在“批量化”和“隐蔽化”地制造着“新时代的屎山”。AI 可能会生成一段逻辑上看似完美,但在高并发下会引发严重数据竞争的代码;它也可能会为了实现一个简单功能,引入一个庞大且带有安全漏洞的第三方库。

这本古老的指南提醒我们:技术的进步可以消灭“语法层面”的丑陋,但永远无法替代人类工程师在“架构层面”的审美与抉择。

在 AI 时代,我们不再需要像 Roedy Green 那样,靠着“加密代码”来保住饭碗。但我们比以往任何时候,都更需要理解那些“不可维护代码”背后的设计缺陷,从而在 Code Review 中,扮演好 AI 的“最终质检员”角色。

代码的整洁与混乱,终究是一场关于“责任心”的博弈。无论时代如何变迁,这,或许是软件工程永恒的真理。

当然,如果你真的想了解古法编程时代的更多“骚操作”,可以看看Roedy Green的原文:https://www.doc.ic.ac.uk/%7Esusan/475/unmain.html


今日互动探讨:

在你见过的 Go 项目中,遇到过哪些让你拍案叫绝、或者让你想“提刀来见”的“屎山代码”骚操作?

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一天重写 JSONata,我用 400 美元干掉了公司 50 万美元的 K8s 集群

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/04/01/rewrote-jsonata-in-golang-with-ai

大家好,我是Tony Bai。

过去的几年,我们见证了 AI 编程工具从“玩具”到“神器”的进化。无数开发者都在分享自己效率翻倍的喜悦。

你有没有想过,用 AI 来完成一次“外科手术式”的精准重构,一天之内,就能帮你把公司每年烧掉的 50 万美元(约 360 万人民币)的服务器成本,直接砍到零?

这听起来像天方夜谭,但它真实地发生了。

就在前几天,以色列安全公司 Reco 的工程师 Nir Barak 发表了一篇极其硬核的博客。他详细复盘了自己是如何在一天之内,花费了仅仅 400 美元的 Token 费用,利用 AI 将一个用 JavaScript 编写的核心组件 JSONata,完美地重写为了纯 Go 版本,最终为公司节省了每年 50 万美元的开销,并带来了 1000 倍的性能提升。

这不仅仅是一个“AI 真牛逼”的简单故事。它背后揭示的,是一套足以改变我们未来架构选型和技术债偿还方式的“AI 驱动重构(AI-Driven Refactoring)”实用方法。

跨语言 RPC,微服务架构中最昂贵的“性能税”

要理解这次重构的意义有多么重大,首先得看看 Nir Barak 的团队曾经陷入了多深的泥潭。

他们的核心业务是一个用 Go 编写的高性能数据管道,每天处理数十亿的事件。但其中有一个环节,需要用到一个名为 JSONata 的查询语言(你可以把它想象成带 Lambda 函数的 jq)来执行动态策略。

尴尬的是,JSONata 的官方实现是 JavaScript 写的。

这就导致了一个极其痛苦的架构:他们的主业务 Go 服务,为了执行这些规则,不得不去远程调用(RPC)一个专门部署在 Kubernetes 上的庞大的 Node.js 服务集群。

这个“小小的”跨语言调用,给他们带来了三大噩梦:

  1. 恐怖的成本:为了扛住流量,这个 jsonata-js 集群常年需要维持 300 多个 Pod 副本,光是这部分,每年就要烧掉 30 万美元的计算资源。
  2. 惊人的延迟:一次最简单的字段查找,比如 email = “admin@co.com”,在 Node.js 内部执行可能只需要几纳秒。但算上序列化、跨进程网络往返的开销,一次 RPC 调用在啥也没干之前,150 微秒的延迟就先进来了。对于一个每天处理几十亿事件的系统来说,这简直是灾难。
  3. 意想不到的运维黑洞:随着业务增长,Pod 数量一度多到耗尽了 Kubernetes 集群的 IP 地址分配上限!

Nir Barak 的团队当然也尝试过各种小修小补:优化表达式、加缓存、甚至用 CGO 把 V8 引擎直接嵌进 Go 里……但这些都只是“头痛医头”,无法根治“跨语言”这颗毒瘤。

Cloudflare 的“抄作业”哲学

转机发生在前几周。Nir Barak 看到了 Cloudflare 那篇刷爆全网的文章《我们如何用 AI 在一周内重构 Next.js》。

Cloudflare 的做法极其“暴力”且有效:他们没有让 AI 去创造新东西,而是把 Next.js 现成的spec,以及包含几千个 case 的官方测试套件(Test Suite)直接扔给大模型,然后对 AI 下达了一个简单粗暴的指令:

“我不管你怎么实现,给我写一个能在 Vite 上跑通所有这些测试的 API 就行!”

Nir Barak 看到这里,瞬间被点醒了:“我们面临的问题一模一样!我们也有 jsonata-js 官方那套包含 1778 个测试用例的完整套件啊!”

与其让 AI 去搞创新,不如把它变成一个任劳任怨、24 小时待命的“代码翻译工”!

于是,他花了一个周末,用 AI 制定了一个极其清晰的“三步走”作战计划:

  1. 第一步(人类智慧):用 Go 语言把 jsonata-js 的测试套件先“翻译”过来。
  2. 第二步(AI 体力):把 JSONata 2.x 的官方文档和规范全部喂给 AI。
  3. 第三步(测试驱动):对 AI 下达指令:“开始写 Go 代码,目标是跑通第一步的所有测试用例。”

第二天,他按下了“开始键”。

7 小时,400 美元,13000 行 Go 代码

接下来的故事,充满了令人肾上腺素飙升的极客快感。

Nir Barak 坐在电脑前,看着 AI Agent 像一台失控的缝纫机一样,疯狂地生成 Go 代码、运行测试、读取报错、然后自我修正。

整个过程被划分成了几个“波次(Waves)”:先实现核心解析器,再实现内置函数,最后处理各种边缘 case。

在 AI 与测试用例的左右互搏之下,仅仅 7 个小时 后,奇迹发生了:

一个包含 13,000 多行纯 Go 代码的、名为 gnata 的全新 JSONata 实现诞生了。它完美通过了官方所有的 1778 个测试用例。

而这整个过程的成本呢?

400 美元的 Token 费用。

Nir Barak 在博客中晒出了一张截图,数据显示,在重构 gnata 的那一天,AI 生成的代码占比高达 91.7%

当他把这个 PR 提交到公司内部时,立刻有人质疑 ROI(投资回报率)。而他的回答简单粗暴:

“上个月,jsonata-js 集群的成本是 2.5 万美元。现在,是 0。”

百倍性能与意外之喜:“手术刀式”重构的深远影响

成本降为零已经足够震撼,但性能上的收益更是堪称“恐怖”。

这还只是开始。由于 gnata 是纯 Go 实现,Nir Barak 团队得以进行更深度的“魔改”:他们设计了一套两层评估架构。对于简单的字段查找,gnata 直接在原始的 JSON 字节流上操作,实现了 零堆内存分配(Zero Heap Allocations)!只有遇到复杂表达式时,才会启动完整的解析器。

在接下来的两周内,他们乘胜追击,用 gnata 的批量处理能力,替换掉了主数据管道中另一个极其臃肿、靠启动上万个 Goroutine 来并发处理规则的旧引擎。 结果:又省下了每年 20 万美元。

短短两周,两次“外科手术式”的重构,总共为公司节省了每年 50 万美元的开销。

最让人意想不到的是,这次重构还带来了组织层面的“意外之喜”:

gnata 是公司内部第一个完全由 AI Agent 大规模参与生成的 PR。在 Code Review 的过程中,团队成员被迫去学习如何分辨“AI 真正发现的并发 Bug”和“AI 瞎操心的代码格式问题”。这次经历,为他们后续制定全公司的 AI Code Review 规范积累了宝贵的实战经验。

小结:我们不再只是“氛围感编码”

在文章的结尾,Nir Barak 提到了 AI 大神 Andrej Karpathy 最近的观点,大意是:

“编程正在变得面目全非。在底层,深厚的技术专长正成为比以往任何时候都更强大的‘乘数效应放大器’。”

Nir Barak 感慨道,直到最近,他自己都对那种完全由 AI Agent 生成代码的“氛围编码(Vibe coding)”持怀疑态度。但 2026 年 2 月,成为了一个连他这样固执的开发者都无法忽视的“拐点”

gnata 的诞生,标志着我们不再只是用 AI 去写一些无关紧要的玩具项目。在拥有明确测试用例和边界规范的前提下,AI 已经具备了对生产环境核心组件进行“手术刀式重构”的惊人能力。

你准备好拿起这把名为“AI”的手术刀,去切掉你系统里那些最昂贵、最臃肿的“技术肿瘤”了吗?

资料链接:https://www.reco.ai/blog/we-rewrote-jsonata-with-ai


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在你的公司里,是否存在类似的“异构技术栈”调用导致的性能瓶颈或成本黑洞?你有没有想过,可以用 AI + 测试用例的方式,对某个核心组件进行“代码翻译”式的重构?

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