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为什么 Flask 的创造者选择 Go 作为他 AI 创业公司的核心语言?

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/10/19/flask-creator-choose-go

大家好,我是Tony Bai。

Armin Ronacher,这个名字在 Python 世界如雷贯耳。作为广受欢迎的 Web 框架 Flask 的创造者、Sentry 的首批工程师之一,他被公认为 Python 社区最具影响力的开发者之一。然而,最近在一场深度访谈中,他透露了一个足以让许多人感到惊讶的决定:

在他的新 AI 创业公司中,Go 成为了核心的后端语言。

为什么一位浸淫 Python 和 Rust 生态多年的顶尖开发者,会在 AI 创业的浪潮中,最终将信任票投给了 Go?这个选择的背后,并非一时兴起,而是一场关于务实主义、生态位和 AI 时代生产力的深刻权衡。

在这篇文章中,我们就来看看这位 Python 大师在 AI 时代技术选型的心路历程。

被放弃的“旧爱”——Python 的复杂性与 Rust 的“摩擦力”

要理解为什么选择 Go,我们必须先理解 Armin Ronacher 放弃了什么。他将自己比作一个拥有“分裂大脑”的程序员:一面是追求极致工艺的开源匠人,另一面是追求快速迭代的创业者。对于后者,他曾经深爱的 Python 和 Rust,都显得不再完美。

Python:深爱但日趋复杂

作为 Armin 的“母语”,Python 的务实和灵活性毋庸置疑,尤其是在数据处理和 ML 领域。但他坦言,随着时间的推移,Python 语言本身变得越来越复杂。“对于一众工程师来说,Go 反而比 Python 更容易写了,” 他在访谈中说道。对于一个需要快速构建、易于团队协作的后端服务来说,现代 Python 并非总是最佳选择。

Rust:开源世界的“瑞士腕表”,创业公司的“巨大摩擦力”

Armin 对 Rust 充满了敬意,称其为打造精密、高性能开源库的“瑞士腕表”。他在 Sentry 引入 Rust 处理二进制文件和解决性能瓶颈,取得了巨大成功。然而,当场景切换到需要快速迭代的初创公司时,Rust 的优点却可能转化为“摩擦力”:

  • 极慢的编译速度:“这是一个巨大的因素。”
  • 陡峭的学习曲线:借用检查器 (borrow checker) 等概念虽然强大,但也极大地增加了心智负担,拖慢了开发速度。“Rust 解决了许多‘Rust 形’的问题,” Armin 总结道,“但并非所有问题都是‘Rust 形’的。”

Go 的胜出——务实主义者的最终选择

正是在 Python 的日益复杂和 Rust 的高摩擦力之间,Go 以其独特的定位脱颖而出,成为了 Armin 创业之路上的务实之选。

精准的生态位:“为 Web 服务而生”

Armin 对 Go 的定位评价极其精准:

“我认为 Go 就是一门构建 Web 服务的好语言,而且基本上只专注于 Web 服务(可能还有一些命令行工具)。”

这看似一句“限制”,实则是一种褒奖。它意味着 Go 在其核心领域——网络编程和分布式系统——拥有一个高度专注、极其成熟且无与伦比的生态系统。对于一家构建网络服务的初创公司而言,这种专注性远比语言的“全能性”更有价值。

“它不会超级性感,” Armin 补充道,“但你可以期待它会长久存在。” 这种稳定性可预测性,对于需要构建长期产品的公司来说,是至关重要的技术资产。

AI 时代的“超能力”:对 AI 编码助手更友好

这可能是整场访谈中最令人振奋的发现。作为一个重度 AI 编码工具的使用者,Armin 进行了一项实验:让 AI 用不同语言编写同一类程序,然后评估其成功率和代码质量。

他的结论是:Go 的表现远超 Python 和 Rust。

他分析其原因为:

“因为 Go 的抽象非常薄 (abstractions are very thin)。”

这句评价一语中的。Go 语言的小关键字集、简洁的语法、无隐式转换、明确的错误处理……所有这些被一些人批评为“不够强大”的设计,在 AI 模型眼中,恰恰成为了最清晰、最无歧义的指令。AI 更容易理解和生成地道的 Go 代码,因为语言本身留下的“灰色地带”和“魔法”最少。

在 AI 驱动开发的时代,Go 的“简单”,正从一种设计哲学,演变为一种实实在在的生产力优势。

Sentry 的教训——错误处理的隐性价值

Armin 在 Sentry 十年的经历,让他对错误处理有了深刻的理解。他指出,许多语言和运行时为了追求性能,往往会牺牲掉在生产环境中获取丰富错误信息的能力。

“许多语言的运行时经常忽略错误……它们没有携带正确的信息,而应用和库开发者也根本不考虑错误。”

这段话让我们不禁反思 Go 的 error 接口和错误包装 (error wrapping) 机制。虽然 if err != nil 常被诟病为冗长,但它强制开发者在每个环节都直面错误,并通过错误包装链,为我们提供了在生产环境中保留完整上下文的可能性。

Armin 的经验告诉我们,这种对错误信息的执着,并非“啰嗦”,而是在构建可观测、可维护系统时,一项极其宝贵的投资。

小结:为什么是 Go?

回到最初的问题:为什么是 Go?

Armin Ronacher 的选择,为我们提供了一个清晰的答案。他选择 Go,不是因为它拥有最前沿的特性,也不是因为它能解决所有问题。他选择 Go,是因为在一个充斥着复杂性和不确定性的 AI 创业时代,Go 提供了最宝贵的东西:

  • 务实:它专注于解决 Web 服务的核心问题,不多也不少。
  • 简洁:它的“薄抽象”使其在与 AI 协同工作时效率惊人。
  • 健壮:它的错误处理哲学,以及在并发、部署上的优势,为构建可靠的系统奠定了基础。

一位来自 Python 世界的大师,最终用自己的技术选型,为 Go 的设计哲学投出了最宝贵的一票。这提醒我们,Go 的成功并非偶然,而是其核心设计原则在真实世界工程需求下,不断被验证的必然结果。

资料链接:https://www.youtube.com/watch?v=45kVol96IlM


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AI 让代码产出速度提升 10 倍,为什么我们的软件交付成功率却停滞不前?

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/10/18/revisit-extreme-programming-in-the-age-of-ai

大家好,我是Tony Bai。

AI 编程助手、自动化代码生成、Agentic 开发系统……我们正目睹一场由 AI 引领的软件生产力革命。代码的产出速度正以 5 倍、10 倍甚至更高的倍率疯狂增长。理论上,我们应该能更快、更好地交付软件。但现实却给了我们一记响亮的耳光:我们的软件交付成功率,数十年来几乎毫无寸进,甚至有所倒退。

这就是 AI 时代软件开发的核心悖论:我们获得了前所未有的“产出”速度,却未能将其转化为更高的“成功”概率。最近,一篇题为《我们是否应该在 AI 时代重温极限编程?》的文章深入探讨了这一现象。文章作者尖锐地指出,我们可能正陷入一个“速度陷阱”,用最先进的工具去解决一个早已不是瓶颈的问题。

本文将和大家一起解读一下这篇文章的核心论点,探讨为何“速度”本身无法带来成功,以及为什么作者认为,那条通往高价值交付的道路,可能需要我们重温极限编程(Extreme Programming, XP)的智慧。

产出的幻觉:我们一直在加速,却在原地打转

文章的核心论点始于一个简单而深刻的观察:代码的生成速度,从来就不是软件开发的根本瓶颈。作者回顾了过去几十年的技术演进,从高级语言到 DevOps,再到云原生,每一次变革都极大地提升了代码产出效率,而 AI 只是将这条“加速”之路推向了极致。

为了支撑这一观点,文章引用了多项权威数据,揭示了一个残酷的现实:

  • 根据长期运行的 Standish CHAOS 研究报告和麦肯锡的分析,超过 70% 的数字化项目仍以失败告终
  • 从 1994 年到 2020 年,尽管工具链发生了翻天覆地的变化,但项目按时、按预算成功交付的比例净增长微乎其微。

作者由此得出结论:我们只是在更快地制造砖块,却不知道如何用它们建起一座坚固、美观且符合用户需求的房子。当 AI 将制造砖块的成本降至接近于零时,设计的蓝图、工匠的协作和地基的稳固,就成了决定成败的唯一关键。

失控的熵增:AI 如何放大我们最坏的习惯

在文章的分析中,最一针见血的部分莫过于其对 AI 风险的论述。作者认为,当代码生成变得毫不费力时,一个更致命的风险随之而来:我们生产软件垃圾的速度,远远超过了我们验证和清理它的速度。

在没有严格约束的情况下,文章指出 AI 会成为“坏习惯”的放大器

  1. 快速堆积技术债: AI 可以迅速生成大量未经深思熟虑的逻辑,形成一个无人能懂、难以维护的“意大利面条式”代码迷宫。
  2. 固化错误的假设: 作者引用了近期研究,表明大语言模型(LLM)的准确性会随着上下文窗口的增长而下降。这意味着 AI 极易在长链条的生成中引入微小错误,并基于这些错误继续构建,最终导致整个系统的脆弱性。
  3. 绕过人类协作: 文章还表达了一种担忧,即开发者可能会倾向于“与 AI 结对”,而不是与同事协作,这将严重削弱团队的共享上下文(Shared Context)——这是解决复杂问题、确保软件长期健康的最宝贵资产。

文章的观点是,AI 让我们以前所未有的速度,构建出我们自己都无法理解和控制的复杂系统,而这恰恰是极限编程(XP)从诞生之日起就致力于解决的“失控的熵增”问题。

XP 的反向智慧:唯一的出路是“刻意放慢”

面对这种由 AI 加剧的困境,文章提出了一个看似有悖常理的解决方案:拥抱极限编程(XP)的反向智慧,即通过“刻意的摩擦”来“刻意放慢”。

作者对 XP 的核心实践进行了重新解读:

  • 结对编程 (Pair Programming): 它被描述为一种内置的实时代码审查、知识传递和风险对冲机制,其目的不是减慢速度,而是强制建立共享上下文。
  • 测试驱动开发 (TDD): 文章强调,TDD 强迫我们将关注点从“实现”拉回到“意图”,在写任何功能代码前,先定义清楚“我们到底想让系统做什么”。
  • 持续集成 (CI) 与小批量发布: 这些实践被视为创建短而快的反馈循环的关键,使团队能以最小的成本发现错误、验证假设并调整方向。

在作者看来,XP 的所有实践都在为一个终极目标服务:通过极致的沟通、简约的设计和快速的反馈,来对抗软件开发中固有的不确定性。

小结:答案在人,不在代码

回到最初的问题:AI 带来了 10 倍的速度,为何成功率停滞不前?

《我们是否应该在 AI 时代重温极限编程?》这篇文章给出的答案清晰而坚定:因为我们错误地将“代码产出”等同于“价值交付”。作者在文末总结道,软件开发的真正瓶颈,从来都不是写代码的速度,而是:

  • 我们是否在构建正确的东西?(目标对齐)
  • 团队成员是否对目标和现状有共同的理解?(共享上下文)
  • 我们能否快速、低成本地验证我们的想法?(反馈循环)

AI 无法自动解决这些问题,甚至可能使它们恶化。因此,文章的最终呼吁是,在 AI 时代,最具竞争力的团队,不是那些使用 AI 写代码最快的团队,而是那些能将 AI 的强大生产力,置于一个高度纪律化、以人为本的协作框架之下的团队。

这篇充满洞察力的文章提醒我们:软件的终点是为人服务,它的过程也必须围绕人来构建。这或许才是打破“速度陷阱”,实现真正成功的唯一途径。

资料链接:https://www.hyperact.co.uk/blog/should-we-revisit-xp-in-the-age-of-ai


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