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dingo:Go 语言的 “TypeScript”时刻?—— 一场由社区驱动的语言演进实验

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/11/27/dingo-go-typescript-moment

大家好,我是Tony Bai。

Go 语言自诞生以来,以其极简主义哲学(Simplicity)赢得了全球开发者的青睐。然而,这种极简也伴随着长期的痛点:

  • 满屏的 if err != nil。
  • 缺失的和类型(Sum Types/Enums),导致状态表达含糊。
  • nil 指针带来的运行时 panic 风险。
  • 泛型虽已到来,但函数式编程体验(如 map/filter)依然匮乏。

在每年的 Go User Survey 中,这些问题总是名列前茅。

Gopher们渴望“越狱”,但Go 核心团队对此保持审慎,这不仅是为了保持语言的纯粹,也是为了向后兼容。

一个名为dingo 的开源项目的出现,试图打破这一僵局。它自称是 “逃逸的 Go”(Go that escaped)。就像 TypeScript 之于 JavaScript,dingo 试图在不改变 Go 运行时、不引入额外依赖的前提下,通过编译时转译,为 Gopher 们提供现代化的语法糖和类型安全。

在本文中,我们就来深入剖析 dingo 的核心机制与创新语法,看看它是如何在保持 Go 零运行时开销的同时,实现那些 Gopher 们梦寐以求的现代语言特性的。

dingo 是什么?

简单来说,dingo 是一门元语言(Meta-language)。它拥有类似 Rust 或 TypeScript 的现代语法,但最终会被编译成纯粹的、符合惯例的 Go 代码

其核心价值主张包括:

  1. 零运行时开销:编译产物就是标准的 Go 代码,性能与原生 Go 完全一致。
  2. 向后兼容:可以直接引入现有的 Go 包,生成的代码也可以被其他 Go 项目引用。
  3. 类型安全增强:引入 Option 和 Result 类型,语法层面消灭空指针异常。
  4. 人体工程学升级:通过?操作符和模式匹配(Pattern matching),大幅减少样板代码。

注:为什么叫 dingo(澳洲野犬)?dingo项目的README 中有一个有趣的隐喻:Go 的吉祥物 Gopher(地鼠)是规矩的、被管理的;而 dingo(澳洲野犬)曾是家犬,后来逃入荒野,恢复了野性。dingo 语言依然保留了 Go 的基因,但它拒绝被传统的规则束缚——它代表了未经许可的自由


核心特性与代码对比

dingo 并非为了标新立异,而是为了解决实际问题。以下是它如何通过转译解决 Go 的四大痛点:

错误传播:告别 if err != nil

Go 的错误处理不仅啰嗦,而且容易打断阅读逻辑。dingo 引入了类似 Rust 的 ? 操作符。

dingo 写法:

// 看起来像 Rust,实际上是 Go 的超集
func processOrder(orderID: string) -> Result<Order, Error> {
    let order = fetchOrder(orderID)?          // 如果出错,直接返回 Err
    let validated = validateOrder(order)?     // 自动解包 Ok 的值
    let payment = processPayment(validated)?
    return Ok(payment)
}

转译后的 Go 代码(自动生成):

func processOrder(orderID string) (Order, error) {
    order, err := fetchOrder(orderID)
    if err != nil {
        return Order{}, err
    }

    validated, err := validateOrder(order)
    if err != nil {
        return Order{}, err
    }
    // ...以此类推
}

我们从上面示例代码的字面上就能看到收益:样板代码减少约 67%,业务逻辑一目了然。

Sum类型与模式匹配

这是 Go 社区呼声最高的功能之一([Proposal #19412](在本文中,我们就来深入剖析 Dingo 的核心机制与创新语法,看看它如何在保持 Go 零运行时开销的同时,实现那些 Gopher 们梦寐以求的现代语言特性。))。dingo 通过 enum 和 match 完美实现了这一点。

dingo 写法:

enum Shape {
    Circle { radius: float64 },
    Rectangle { width: float64, height: float64 },
    Point,
}

func area(s: Shape) -> float64 {
    match s {
        Circle(r) => 3.14 * r * r,
        Rectangle(w, h) => w * h,
        Point => 0.0
    }
}

dingo 将 enum 转译为 Go 的 struct + tag(标签联合体),并生成辅助方法(如 IsCircle(), NewCircle())。match 语句在编译时会进行穷尽性检查(Exhaustiveness Checking),如果你漏掉了一种情况,编译就会报错。

3. 空值安全

受 Swift 和 Kotlin 启发,dingo 引入了安全导航(Safe navigation)操作符 ?. 和空值合并操作符 ??。

dingo 写法:

// 还在写嵌套的 nil 检查吗?
let city = user?.address?.city?.name ?? "Unknown"

转译后的 Go 代码:

这会被展开为一系列的 if 检查或立即执行函数表达式,确保不会发生 panic。

4. 函数式编程工具

dingo 写法:

let numbers = []int{1, 2, 3, 4, 5}
let doubled = numbers.filter(|x| x % 2 == 0).map(|x| x * 2)

支持 TypeScript 风格的箭头函数 (=>) 或 Rust 风格的管道符 (||)。


技术架构与实现原理

dingo 的实现非常务实,它没有重写整个 Go 编译器,而是采用了两阶段转译架构

编译器架构

  • Stage 1: 预处理器 (Preprocessor)
    • 处理 dingo 特有的语法糖(如 ? 操作符、enum 定义、类型注解 : Type)。
    • 使用基于正则和文本的转换,将 dingo 代码转换为“合法的”但包含特殊标记的 Go 代码。
  • Stage 2: AST 转换 (Plugin System)
    • 利用 Go 原生的 go/parser 解析代码。
    • 通过插件系统(Plugins)对 AST(抽象语法树)进行语义层面的转换。例如,将 Result 展开为具体的 struct 定义。
  • Code Generation: 最后使用 go/printer 输出格式化好的 Go 代码。

IDE 支持的秘密武器:Source Maps

许多转译语言失败的原因是调试体验差——报错指向生成的代码,而不是源码。

dingo 实现了精确的 Source Maps (v1 格式)

  • 它建立 .dingo 文件和生成 .go 文件之间的双向映射。
  • LSP 集成:dingo 开发了一个 LSP 代理(Proxy),它包装了官方的 gopls。当你请求“跳转定义”时,代理拦截请求,利用 Source Map 将位置从 dingo 坐标转换到 Go 坐标,发送给 gopls,拿到结果后再转换回来。这样,你在 VS Code 中写 dingo,享受的是 Go 级别的智能提示和重构能力。

混合包管理策略

dingo 采用了一种聪明的混合策略来解决生态兼容性:

  • 应用开发:保留 .dingo 文件,忽略生成的 .go 文件。开发体验类似 TypeScript。
  • 库开发:在发布时,将 .dingo 转译为 .go 并提交到版本控制系统。
  • 意义:任何纯 Go 项目都可以 go get 一个用 dingo 写的库,而不需要安装 dingo。这是生态融合的关键。

哲学与争议:为什么这很重要?

dingo 的 项目说明文档中提出了一个深刻的观点:“自私地使用 dingo,顺便推动 Go 的演进。”

TypeScript 最初并非为了改变 JavaScript 标准,而是为了让开发者在大项目中活下来。但随着 TS 的普及(Async/Await, Optional Chaining),这些特性最终被吸纳进 ECMAScript 标准。

dingo的对 Go 核心团队的参考价值,和TS类似。

Go 核心团队在引入新特性时非常依赖“证据”而非“理论”。 Proposal #19412 尚未被accept,是因为缺乏 Go 语境下的具体实现范例。但 dingo 如果能拥有 5 万开发者,它就提供了一份实证数据

  • “使用了 ? 操作符的项目,代码量减少了 X%。”
  • “和类型在 Go 的 runtime 上运行良好,并没有导致性能下降。”

因此,dingo 不是 Go 的竞争者,它是 Go 未来的沙盒。


上手指南与现状

目前,截至本文编写时, dingo 还处于 v0.3.0-alpha 阶段,主要核心特性(Sum类型、模式匹配、错误传播、LSP 支持)完成度还不高,仅适合向往拥有Rust、TypeScript等表达力更强的语法的Gopher尝鲜体验之用。

快速安装

# 克隆仓库并构建编译器
git clone https://github.com/MadAppGang/dingo.git 或 git clone --depth=1 git@github.com:MadAppGang/dingo.git
cd dingo && go build -o dingo ./cmd/dingo

# 将 dingo 加入环境变量 (可选)
export PATH=$PATH:$(pwd)

验证安装结果:

# dingo version

Hello World

# 编写 hello.dingo

package main
func main() {
    let msg = "Hello from dingo"
    println(msg)
}

# 编译并运行(dingo 会自动调用 Go 编译器)
dingo run hello.dingo

运行过程中,dingo会生成转义后的hello.go代码:

package main

func main() {
        msg := "Hello from dingo"
        println(msg)
}

大家通过转义后的代码,也可以看到它的转换过程和原理。


小结

dingo 是一个大胆的实验。它证明了我们可以在不分叉 Go 语言、不分裂生态系统的前提下,拥有现代化的语言特性。

不过,目前dingo的完成度还非常低,很多项目自带的example都build/run failed,这也是本篇文章可以运行的示例较少的原因:(。根据作者的Roadmap,目前很多新增的语法特性还处于未完成阶段。

但对于 Gopher 来说,如果你厌倦了 if err != nil,将来一旦完成度上来的dingo 很值得一试。即使你坚持使用纯 Go,dingo 的存在也是一件好事——它是一只被放入沙丁鱼群的鲶鱼,或许能激活 Go 语言演进的一池春水。

正如dingo项目宣言所说:这是你的语言,你的规则。无需委员会批准。


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霸榜 GitHub 一周!Google 开源 ADK for Go,彻底终结 AI“炼丹”时代?

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/11/24/google-adk-go-in-action

大家好,我是Tony Bai。

上周,我花了一个下午,仅仅是为了让一个Python写的Agent能稳定地调用我Go服务里的一个简单函数。在那一刻,看着屏幕上纠缠的gRPC、Python虚拟环境和混乱的日志,我脑海里只有一个念头:这不对劲,这绝对不是软件工程该有的样子!

显然,不仅仅是我一个人在为此焦虑。

就在最近,一个名为 google/adk-go 的项目悄然开源,并迅速霸榜 GitHub Go 语言趋势榜长达一周之久! 全球的 Gopher 似乎都在用脚投票,表达着同一个渴望:我们受够了“炼丹”,我们要回归工程!

过去的一年,AI 的浪潮席卷了整个技术圈。我们 Gopher,作为构建云原生世界的中坚力量,看着 Python 社区在 AI 领域“杀”得热火朝天,心中或许都有一个共同的疑问:

“这场 AI 的盛宴,我们 Gopher 的主菜在哪儿?”

我们习惯了用 goroutine 优雅地处理并发,用 channel 安全地传递消息,用静态编译的单个二进制文件征服任何服务器。我们是天生的“工程师”,我们信奉的是可测试、可维护、可部署的软件工程哲学。

然而,当我们尝试踏入 AI Agent 的世界时,却常常感觉自己像一个闯入了“炼丹房”的“机械师”。面对那些需要反复“吟唱咒语”(调 Prompt)、结果飘忽不定的“丹炉”(模型),我们不禁会问:

  • 我的 Agent 行为不稳定,怎么写单元测试?
  • Prompt 稍微一改,整个“丹方”都可能失效,版本管理怎么做?
  • 我如何将这个“充满魔法”的 Python 脚本,与我现有的 Go 微服务体系优雅地集成,而不是变成一坨无法维护的“耦合怪”?

这些问题,不是因为我们不懂 AI,而是因为我们太懂工程。我们厌倦了“炼丹”式的不确定性,我们渴望一种能将 AI 的强大能力,用严谨的工程纪律约束起来的解决方案。

现在,Google 亲自下场,为我们递来了“工程图纸”。

Google ADK for Go:写给工程师的 AI Agent 开发框架

这个霸榜的项目,全称是 Agent Development Kit (ADK) for Go

这不是又一个“玩具”或“研究性”框架。从它的设计理念中,我看到了一个清晰而坚定的信号——AI Agent 开发,正在从“炼丹”式的“艺术创作”,全面进入“工程化”的“工业生产”时代。

而 ADK for Go 的核心哲学,与我们 Gopher 的信仰不谋而合,那就是——代码优先 (Code-First)

  • 你的 Agent,就是你的 Go 代码: 不再有晦涩的 YAML,不再有天书般的“链”,Agent 的所有逻辑、决策、工作流,都由你亲手编写的、地地道道的 Go 代码来定义。
  • 天生的可测试性: 你的 Agent 就是一个实现了 agent.Agent 接口的 struct。这意味着什么?你可以像测试任何 Go 代码一样,go test 走起!Mock 依赖、断言行为,所有你熟悉的工程实践,全部回归。
  • Git 即版本管理: Agent 的每一次进化,都是一次清晰的 git commit。Code Review、版本回滚,一切都尽在掌握。
  • 云原生无缝集成: 它就是一个标准的 Go 模块,可以被无缝地集成到你的 Gin/gRPC 服务中,打包成一个极小的 Docker 镜像,部署到任何 K8s 集群。

这就是为什么它能霸榜 GitHub 的原因——它不是在教你如何更好地“调优 Prompt”,而是在教你如何用坚实的工程代码,去彻底终结那个不可控的“炼丹”时代。

Google的adk-go,就是那座连接 Gopher 工程世界与 AI Agent 智能世界的桥梁。

和我一起,从零开始“造”一个真正的 AI Agent

坦白说,ADK for Go 刚刚推出,市面上的教程几乎一片空白。文档虽有,但如何将其与真实的工程场景结合,如何理解其设计背后的权衡,如何避开那些必将遇到的“坑”——这些都需要有人去探索,去趟路

所以,我决定做这件事。

我将以一个“学伴”“探索者”的身份,推出我的全新付费微专栏:

《Google ADK 实战:用 Go 构建可靠的AI Agent》

在这个专栏里,我不会扮演一个无所不知的专家。相反,我会将我从零开始学习、实践、踩坑、顿悟的全过程,毫无保留地分享给你。

我们将一起,手把手地、从一个空 main.go 文件开始,完成一次令人兴奋的创造之旅:

  • 第 1-2 讲:思维转变与灵魂注入
    我们将彻底理解“代码优先”的哲学,拆解adk-go,了解其中的概念、架构和核心组件,并亲手定义出第一个实现了 agent.Agent 核心接口的智能体。

  • 第 3 讲:为 Agent 插上“手臂”: 让你的Agent能调用任何Go函数,像操作自己的手脚一样自如
    我们将学会 ADK 的“魔法”函数 functiontool.New,将一个普通的 Go 函数,零成本地转化为 Agent 可用的工具。

  • 第 4 讲:赋予 Agent “双核记忆”
    我们将深入 session(短期记忆)和 memory(长期记忆),让我们的 Agent 能够理解上下文,并记起与你的历史交互。

  • 第 5 讲:从“单兵”到“军团”: 构建一个懂分工、会协作的Agent团队,自动化完成复杂任务
    我们将学习 workflowagents,通过编排多个专家 Agent,构建一个强大的“代码生成-审查-重构”自动化流水线。

  • 第 6 讲:从“原型”到“产品”
    我们将为 Agent 建立科学的评估体系,并最终将其打包成 Docker 镜像,部署到通用的 Kubernetes 环境中。

学完这个专栏,你将收获的,不仅是一个能跑起来的酷炫 AI 项目,更是一套可复用的、工程化的 AI Agent 构建方法论,以及在 AI 新浪潮中,属于我们 Gopher 的那份自信和底气。

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