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我的 Gopher “长期主义”:从《Go语言第一课》新书说起

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/08/28/go-primer-published

大家好,我是Tony Bai。

前不久,在知乎上看到一个关于 Go 社区的帖子,其中一条评论让我感慨良多:

“GopherChina 都没了,国内还有几人坚持?Tony Bai好像还在更新”

短短一句话,道尽了社区的变迁与坚持的不易。这句来自读者的回答,让我内心欣慰,也让我有机会停下来,审视自己在这条路上走了多远,以及为什么还要继续走下去。

答案或许很简单,就是三个字:长期主义

我的个人博客 tonybai.com,从 2004 年断断续续更新至今,已经走过了二十个年头。而我在 Go 语言这条路上的“长期主义”,则始于 2011 年。那时,Go 尚处襁褓,在国内几乎无人问津。我凭借着一股直觉和热爱,一头扎了进去,成为了国内最早一批的 Go 语言探索者。

十余年来,这份坚持从未间断。从早期的博客分享,到后来出版的《Go语言精进之路》;从 GopherChina 大会的讲台,到几乎每日更新的 GopherDaily,我一直在尽我所能地为社区贡献。

这份坚持也延续到了今年。从年初开始,我在公众号上陆续推出了多个“微专栏”系列,深入探讨 Go 源码与实践的细节;与此同时,我的新课程Go语言进阶课也已在极客时间上线,希望能带领大家向更深层次迈进。

布道,其实是一件极具价值的事情——传递自己的观点,影响一群人,做成一件事。

今天,我的这份“长期主义”清单上,又将增添新的一项。我想借此机会,向一直支持我的朋友们,正式宣布一个喜讯。

官宣喜讯:历时一年半,2.4w 人订阅的《Go语言第一课》成书!

四年前,我在极客时间开设了专栏《Go语言第一课》。令我欣慰的是,这个专栏得到了广大 Gopher 的认可和喜爱。截至今日,它已经影响了超过 2.4 万名订阅者(截至2025.8),在编程语言类专栏里取得了相当不错的成绩。

为了让这份经过市场检验的优质内容,能以一种更经典、更触手可及的方式,帮助更多人踏入 Go 语言的大门,我与人民邮电出版社异步图书合作,历时一年多的精心打磨,终于将它变成了纸质书 — 我的第二本“小黄书”:

我必须强调,这本书并非专栏的简单复制。在近一年多的时间里,我倾注了大量心血,进行了一次彻底的精修与增补:

  • 内容与时俱进:全书内容与最新的 Go 1.24 版本 同步(注:交稿时的最新版本为Go 1.24),确保知识的前沿性与准确性。
  • 知识体系更完整:我特别补充和深化了专栏中因篇幅所限未能详尽展开的关键内容,如指针类型的深入探讨、测试的最佳实践、以及泛型的全面讲解,使其作为一本入门读物更加系统和完备。
  • 全面精炼与优化:基于三年来数万读者的宝贵反馈,我对全书的结构、文字表述、示例代码和图示进行了地毯式的优化,力求为读者提供“保姆级”的丝滑阅读体验。

为了让大家更直观地感受这本书是如何从“道”到“术”,构建一个完整而系统的知识体系的,我在这里分享本书的核心目录结构:


《Go语言第一课》核心目录概览

  • 第一部分:建立宏观认知 (打好地基)

    • 第1章 Go的那些事儿 (追本溯源,深入理解Go的诞生背景、演进历史与核心设计哲学:简单、显式、组合、并发、面向工程)
  • 第二部分:基础与工程化 (工欲善其事)

    • 第2章 建立Go开发环境
    • 第3章 第一个Go程序
    • 第4章 Go包、模块与代码组织结构
    • 第5章 Go的依赖管理 (从演化到Go module实战)
  • 第三部分:核心语法精讲 (深入肌理)

    • 第6章 变量与类型
    • 第7章 基本数据类型
    • 第8章 常量 (深入理解无类型常量等创新)
    • 第9章 复合数据类型 (数组、切片、map、结构体)
    • 第10章 指针类型 (新增与深化章节,彻底搞懂Go指针)
    • 第11章 控制结构
  • 第四部分:Go编程思想与范式 (提升境界)

    • 第12章 函数 (一等公民、defer的妙用与代价)
    • 第13章 错误处理 (Go独特的错误处理哲学与实践)
    • 第14章 方法 (深入理解Receiver的选择原则)
    • 第15章 接口类型 (小接口、组合思想与底层实现)
  • 第五部分:Go核心竞争力 (决胜未来)

    • 第16章 并发编程 (Goroutine、Channel与CSP并发模型)
    • 第17章 泛型 (与Go 1.24同步,从设计演化到语法实践)
    • 第18章 测试 (表驱动测试、示例测试、性能基准测试等最佳实践)

从这份目录中大家可以看到,本书的路径设计清晰:从建立对 Go 的整体认知和哲学认同开始,到掌握扎实的工程基础,再到深入语言的核心语法与编程范式,最终聚焦于并发、泛型和测试这三大核心竞争力。 这是一条为初学者量身打造的、平滑而陡峭的学习曲线,旨在帮助你不仅学会 Go,更能学好 Go。

当然这份精益求精的背后,离不开人民邮电出版社异步图书编辑老师们的辛勤付出。在长达一年的审校过程中,他们以极高的专业素养和一丝不苟的态度,对书稿的每一处细节进行推敲和打磨。从章节结构的优化,到遣词造句的斟酌,再到每一个标点符号的校对,都倾注了大量心血。

下面这张布满批注的审稿截图,只是责任编辑秦健老师无数次打磨与推敲的一个缩影。正是因为有了这样认真负责的合作伙伴,这本书才能以更好的面貌呈现给大家。在此,向编辑老师们致以我最诚挚的谢意!

简单来说,这本书凝结了我十余年的 Go 语言实战经验和布道心血,旨在为所有初学者提供一条清晰、高效的 Go 语言入门路径,不仅能快速上手,更能从一开始就建立起扎实的工程思维,为后续的进阶和实战打下坚实的基础。

灵魂拷问:AI 时代,我们为什么还需要一本入门书?

官宣完毕,我想和你探讨一个更深层次的问题。

在 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Copilot 等 AI 工具已经能“秒答”任何技术问题的今天,我们为什么还需要静下心来,系统地去阅读一本厚重的、入门级的纸质书?

这是一个极其现实的挑战。作为一名同样深度使用 AI 的工程师,我的答案是:越是在这个时代,我们越需要一本好的入门书。

1. AI 提供“答案”,书籍构建“体系”

AI 的强大之处,在于它能针对你提出的具体问题,迅速给出一个看起来可行的“答案”(代码片段)。它能高效地帮你解决“术”层面的问题。

但一本好的入门书,为你构建的是一张捕鱼的“”——一个结构化、系统化的知识体系。它从语言的“前世今生”与设计哲学讲起,为你建立宏观认知;然后层层递进,系统讲解语法、并发、泛型等核心知识点。

没有体系的知识是脆弱的、零散的。你或许能用 AI 拼凑出一个能运行的程序,但在面对复杂、未知的问题时,你将因为缺乏坚实的知识框架而寸步难行。而这本书,正是为你打造这张网。

2. 对抗“能力空心化”,修炼真正的“内功”

我在之前的文章中反复提及一个概念——警惕 AI 带来的“能力空心化”。过度依赖 AI,会让初级工程师陷入“知其然,而不知其所以然”的困境

系统地学习一本入门书,恰恰是修炼“内功”的最佳方式。它强迫你去理解每一行代码背后的设计哲学、核心原理、以及那些微妙的权衡取舍

  • 为什么 Go 的错误处理是这样的?
  • interface{} 的底层实现是怎样的?
  • CSP 并发模型的核心思想是什么?

这些问题的答案,无法通过简单的 Prompt 获得。它们需要你沉下心来,跟随作者的思路,一步一个脚印地去理解和内化。这个过程,正是在构建你作为一名工程师,那份不可被 AI 替代的核心竞争力。

3. 纸质书,一种无可替代的沉浸式学习体验

最后,让我们回归阅读本身。

在信息过载的今天,纸质书提供了一种稀缺的、主动的、专注的、沉浸式的学习体验。它能帮助我们暂时摆脱屏幕上无尽的通知和干扰,让大脑进入一种更深度的思考状态。你可以随时在书页上圈点、批注,与作者进行一场跨越时空的对话。这种物理的交互感和知识的“拥有感”,是任何数字媒介都无法比拟的。

布道者的心声:传递观点,影响他人

回首这十几年的 Go 之旅,我愈发觉得,布道本身就是一件极具价值的事情。它不仅仅是分享知识,更是传递一种观点,影响一群人,最终一起做成一件事情。

我写博著书和开设专栏的初衷,也正是如此。我希望传递的,不仅仅是 Go 语言的“术”——那些语法和技巧;更是 Go 语言的“道”——那种“简单、显式、组合、并发、面向工程”的编程哲学与乐趣。

在此,我要特别感谢极客时间平台,感谢人民邮电出版社异步图书的专业与付出,但最想感谢的,是四年来那 2.4w+ 的专栏订阅者,以及所有在我的博客、公众号、社区中与我交流、给我反馈的每一位读者。是你们的支持,才让这份“长期主义”有了最坚实的意义。

行动号召:即刻拥有你的《Go语言第一课》

现在,这本凝结了无数心血的《Go语言第一课》纸质版,已正式上市!

在本书的定价阶段,我和出版社的编辑老师们有一个共同的坚持:希望能让更多的 Go 语言爱好者,能够以更低的门槛,轻松地获取这份系统化的知识。为此,我们将这本书的定价一再压缩,最终定在了 79.8 元

而为了感谢大家一直以来的支持与耐心等待,我们特别为大家申请了首发专属福利。在活动期间,大家可以通过下方的专属链接,以【五折优惠】的价格——算下来仅需不到 40 元——将这本300多页的硬核知识带回家。

这可能是本书在未来很长一段时间内的最低价格,希望能让每一位真正热爱 Go 语言的朋友,都能无压力地拥有它。

扫描下方二维码或点击这里, 即享五折优惠,即刻开启你的Go语言高效学习之旅!

请注意,此五折优惠二维码仅在新书首发冲量期间有效,机会难得,不要错过!

为了更好地服务本书读者,我也为本书创建了专属的 GitHub 仓库,用于持续发布勘误信息和提供完整的配套示例代码。追求高质量,是我们共同的目标。

  • 勘误与代码支持:https://github.com/bigwhite/goprimer

期待在书的扉页里,与你相遇。


商务合作方式:撰稿、出书、培训、在线课程、合伙创业、咨询、广告合作。如有需求,请扫描下方公众号二维码,与我私信联系。

收藏级指南:Gopher AI入局路线图

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/08/18/ai-app-dev-guide-for-gopher

大家好,我是Tony Bai。

过去两年,人工智能(AI)以前所未有的姿态,从学术的象牙塔走入了软件工程的每一个角落。以大语言模型(LLM)为代表的生成式AI以及智能体AI,正在重塑我们开发、交付甚至构思软件的方式。

作为一个 Gopher,我们习惯于在云原生、微服务的世界里追求极致的性能与简洁。但当我们抬起头,看到 AI 的浪潮席卷而来,看到 Python 生态的繁荣,心中难免会产生疑问:

  • Go 语言在 AI 时代的位置在哪里?
  • 我们现有的技能树,如何与 AI 的新范式结合?
  • 如果现在要入局 AI,一条清晰、高效、不走弯路的学习路径是怎样的?

这篇文章,就是我为你准备的答案。它不是一篇制造焦虑的快餐文,而是一份力求全面、客观、深入的“入局指南”。我们将系统性地梳理 Go 在 AI 时代的定位、生态全景,并为你规划一条从入门到实践的完整路径。

如果你准备好了,就请泡上一杯咖啡,让我们开始这次深度探索。

战略定位:Go 在 AI 应用开发中的“生态位”

首先,我们必须清晰地认识到,在 AI 领域,不同的编程语言扮演着不同的角色。Go 的核心价值不在于“模型研究”,而在于“模型能力的工程化与产品化”

当一个强大的预训练模型(如 GPT-5、Claude Opus 4.1或Google Gemini 2.5 Pro)通过 API 暴露出来后,它就成了一种新的“计算资源”。如何高效、稳定、大规模地调用这种资源,并将其无缝集成到现有的软件系统中,这正是 Go 的主战场。

Go 的四大核心优势,决定了它在这个生态位上的不可或缺性:

  1. 性能与并发: AI 应用后端往往是高并发、I/O 密集的,Go 的并发模型和性能表现是其构建健壮服务的基础。
  2. 部署与运维: 静态编译的单一二进制文件,完美契合云原生时代的容器化部署,极大降低了 AI 服务化的运维成本。
  3. 网络与工具链: 成熟的 net/http 库和强大的工具链,使其成为编排复杂 AI 工作流、构建 API 网关的理想选择。
  4. 工程化与稳定性: 静态类型和清晰的错误处理,为构建大型、可靠、可维护的 AI 系统提供了保障。

结论: Gopher 的战场不在于和 Python 争夺“炼丹炉”,而在于成为将 AI 能力输送到千行百业的“工程管道”和“坚固引擎”

生态全景:Gopher 的 AI “武器库”详尽盘点

要入局,先看牌。当前 Go 的 AI 生态已经发展到了什么程度?下面是一份详尽的清单,建议收藏。

1. 主流大模型 Go SDK

这是我们与 AI 对话的“官方桥梁”。

  • OpenAI (GPT 系列, DALL·E, Whisper等):
    • 官方 Go SDK: github.com/openai/openai-go
  • Anthropic (Claude 系列):
    • 官方 Go SDK: github.com/anthropics/anthropic-sdk-go
  • Google (Gemini, PaLM 等):
    • Google AI Go SDK: google.golang.org/genai(https://github.com/googleapis/go-genai) (用于 ai.google.dev 上的模型)
  • 字节跳动 (豆包大模型):
    • 火山引擎 Go SDK: github.com/volcengine/volcengine-go-sdk
  • Cohere:
    • 官方 Go SDK: github.com/cohere-ai/cohere-go

2. 大模型应用框架

它们是构建复杂应用的“脚手架”。

  • langchaingo: LangChain 的 Go 实现 (github.com/tmc/langchaingo),提供了 Chains, Agents, RAG 等核心组件,是目前 Go 社区最主流的选择。
  • cloudwego/eino: 字节跳动 CloudWeGo 团队开源的框架 (github.com/cloudwego/eino),更侧重于工程化实践和性能优化。

3. 本地化与私有部署方案

让你在本地就能拥有强大的 AI 能力。

  • Ollama: (ollama.ai) 让你能一键在本地运行 DeepSeek R1,Llama 4, Mistral, Gemma, gpt-oss,qwen3 等顶级开源模型。它本身就是用 Go 写的,是 Gopher 的“亲儿子”。
  • LocalAI: (localai.io) 一个 OpenAI 兼容的本地推理引擎,可以用同样的 API 格式调用本地模型。

4. 向量数据库与 RAG 生态

这是让 LLM 拥有“私有知识”的关键。

  • Go 客户端支持: 主流向量数据库如 Weaviate, Qdrant, Milvus, Pinecone, Chroma 等均提供功能完备的 Go 客户端。
  • Go 原生项目: 值得一提的是,WeaviateMilvus 这两个顶级的开源向量数据库,其核心后端都是用 Go 语言开发的,再一次证明了 Go 在 AI 基础设施领域的强大实力。

5. 模型上下文协议(MCP)生态

这是一个旨在标准化 LLM 与外部世界(工具、数据)连接的新兴生态,极具潜力。

  • MCP (Model Context Protocol): 它定义了一套标准的 Client-Server 协议,让 LLM 应用可以像访问 Web API 一样,以一种统一、安全、可发现的方式获取外部上下文信息。
  • MCP官方 Go SDK: github.com/modelcontextprotocol/go-sdk,提供了构建 MCP 客户端和服务端所需的核心库。
  • 官方注册中心 (Registry): github.com/modelcontextprotocol/registry,这是一个官方维护的 MCP 服务描述仓库,类似于 Protobuf 的公共 API 定义,便于发现和集成第三方的 MCP 服务。

学习路径:Gopher AI 入局三步走

有了武器,我们该如何规划学习路径?我建议分三步走:

第一步:掌握AI应用开发基础

这是所有 AI 应用的起点,目标是让你能独立构建出功能完整的、指令驱动的 AI 应用。你需要掌握:

  • LLM 核心概念: 什么是对话、消息、角色、Token?
  • OpenAI 兼容 API: 这是业界的事实标准,学会它,你就能和市面上 90% 的模型对话。
  • Prompt 工程基础: 学习如何通过角色扮演、思维链等技巧,写出能让 LLM 精准理解你意图的 Prompt。
  • Go SDK 使用: 学会用 openai/openai-go 等主流 SDK 替代裸调 API,提升开发效率。
  • 应用框架初探: 了解 langchaingo和eino 等框架的价值,学会用它来组织和简化你的应用逻辑。

第二步:精通高级应用模式

在掌握基础后,你需要学习几种最核心的、能让你的应用能力产生质变的高级模式:

  • 检索增强生成 (RAG): 如何通过外挂向量数据库,让 LLM 能够基于你的私有文档(如公司内部 Wiki、项目代码)来回答问题,解决模型知识局限和幻觉问题。
  • AI Agent 开发: 学习 ReAct 等工作流原理,构建能够自主思考、规划、调用工具的智能体,让你的应用从“听指令”进化到“自主完成任务”。

第三步:探索前沿与底层

当你能熟练构建应用和智能体后,可以开始探索更前沿或更底层的领域:

  • 多模态开发: 如何处理和生成图像、音频等多模态数据。
  • 模型微调 (Fine-tuning): 了解如何用自己的数据对开源模型进行微调,以适应特定任务。
  • AI 基础设施: 深入了解 Ollama、向量数据库等 Go 项目的实现原理。

结语:从指南到你的第一行 AI 代码

读到这里,我相信你对 Go 语言在 AI 时代的版图和你的个人学习路径,已经有了一张清晰的、升级版的地图。这份指南为你描绘了全局,盘点了资源,规划了路径。

地图终究只是地图。真正的探索,始于你写下第一行代码的那一刻。

理论和现实之间,总有一段需要手把手引导的距离。为了帮助你系统、深入且不留死角地走完这张全新的“三步走”地图,我将这份指南的全部核心内容,精心打磨、扩充和升华,形成了一门内容极其详尽的、体系化的微专栏——《AI 应用开发第一课

这门课程,就是我为你铺设的那条通往 AI 世界的第一段高速公路

在这门超过 10 讲的课程里,我们追求的不再是“浅尝辄止”,而是“逐个击破”:

  • 我们只讲最核心的: 课程将聚焦于 LLM 交互准则、Prompt 工程、Go SDK 和应用框架 这四大基石,确保你学到的都是“最小完备”的必备技能。
  • 我们用整整三讲的篇幅,带你死磕 API 交互的每一个细节,让你对非流式、流式、多轮对话的 Go 实现都了如指掌。
  • 我们用两讲的篇幅,带你深入 Prompt 工程的“道”与“术”,从核心原则进阶技巧,让你写出的 Prompt 拥有“灵魂”。
  • 我们用三讲的篇幅,带你遨游 Go AI 的工程化世界,从 OpenAI SDK多模型 SDK,再到应用框架,让你拥有选择最佳工具的智慧。
  • 最后,我们将用一个压轴的实战项目,将所有知识串联起来,亲手构建一个能帮你自动化处理 GitHub Issue 的 AI 助手

学完这门课程,你不仅能掌握用 Go 开发 AI 应用的“术”,更能建立起面向未来的“道”——一种全新的、将 AI 能力融入软件工程的思维方式。

这份指南给了你入局的信心和方向。而我的课程,将给你开启这段旅程的钥匙和第一场酣畅淋漓的胜利。

AI 时代,Gopher 不会缺席,更将大有可为。

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你的Go技能,是否也卡在了“熟练”到“精通”的瓶颈期?

  • 想写出更地道、更健壮的Go代码,却总在细节上踩坑?
  • 渴望提升软件设计能力,驾驭复杂Go项目却缺乏章法?
  • 想打造生产级的Go服务,却在工程化实践中屡屡受挫?

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