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Tony Bai

软件工厂的明与暗:当代码可以自动生产,人类为何必须留下一盏灯? Twitter之父再出手:Block开源Buzz,要让人类和AI Agent「同工同权」 Go 密码学维护者放大招:把 Passkey 存成一行字符串,还顺手为 Go 1.28 写好了 API Loop Engineering才火两个月,硅谷已经卷出“Graph Engineering”了 我开源了 cc-session-migrate :让 Claude Code 会话在多台机器之间自由迁移 从掌上设备的失败到AI时代的基石:Java官方纪录片,揭开一门语言30年的生死赌局 “皇帝的新衣”一年后:对话Thorsten Ball谈Agentic编程 告别标签页焦虑:我让 AI 帮我做了个浏览器插件 TabQueue Bun刚把Zig重写成Rust,这个团队却用487天反向重写 为了一个函数名,Go官方吵了两个月:maps.Same提案近日正式通过 Go 1.28 路线图首度曝光:Cgo 告别C工具链?泛型容器将入标准库? 掌控外环:为什么“循环工程”的边界必须由人类死守? 171个“已批准”却迟迟未实现的提案:Go语言的十年“欠账清单” 别再往 Go 里塞 Java 了:拆解 spf13 的 Idiomatic Go 信仰 AI 不在乎代码烂不烂,但你的Token账单在乎:一项660次实验揭示的编程新常识 10倍速 TypeScript 7.0 正式发布,前Go产品经理:Go才是AI智能体时代的“天选语言” Bun 重写为 Rust 后,Zig 之父罕见开炮:“我们早就等着看你重写” 全新 AI 技术栈:模型、Harness、Loop 与自我进化的智能体 AI 重写 Bun 为Rust全过程揭秘:101万行代码、11天、64个Claude并行开工 MCP Server 架构模式全解析:5 种模式、4 个反模式,与那条不能越过的“工具数量红线” 从手动 govanityurls + Nginx 迁移到 gvu:一次真实迁移记录 Go 私有模块拉取全解:凭据配置 + Vanity URL,个人与组织全覆盖 从“切歌小工具”到“零人工代码”:Claude Code 的诞生史,比科幻还科幻 如何使用 Claude Code 构建 AI 循环系统(Loops) 5 分钟上手 gvu:把 vanity import path 这件事,从“半天运维”变成一条命令 Go 对语言演化的保守态度,在未来 5 年是否仍然正确呢? 五年,三篇文章,一个我一直没真正解决的问题 别把“容易”当“简单”:Gin 框架作者撰文揭秘 88k Star 背后的架构哲学 每个 AI 工程师都应该知道的 20 个循环设计模式 cc-switch-cli:专为终端控与远程开发打造的 Claude Code 多模型切换工具! Andrej Karpathy 解析 Loop Engineering:构建“数日级”长程 Agent 的 9 条黄金法则 HashiCorp 创始人:AI 时代,我们为什么越来越需要有“品味”的程序员? HashiCorp 创始人:AI 时代,我们为什么越来越需要有“品味”的程序员? 一个 Rust 项目吃掉 75GB 硬盘?聊聊 Go 与 Rust 的“缓存焦虑”与拯救指南 折腾过各种语言后,我为什么总是回到 Go 语言? YC 揭秘 AI 原生组织:打造一家在睡梦中自我进化的公司 从 WordPress 到 Hugo:一个 20 年技术博客的迁移实录 偿还十年技术债:深度拆解 Go 1.27 的 GODEBUG 强力清理计划 浏览器里的“安全阴谋”:为什么 Go 1.27 的 UUIDv7 会离奇丧失随机性? Go 1.27新特性前瞻:泛型方法落地,标准库内建 UUID - Tony Bai AI 正在撕裂研发团队:狂欢的“托管派”与心碎的“守夜人” - Tony Bai 屠榜 CNCF!为什么在云原生时代,Go 语言能把 Java、C++ 和 Rust 堵在门外? 上千程序员自爆 AI 的“卧槽时刻”:是推开神界大门,还是跌入黑盒地狱? - Tony Bai 大模型正在见顶!传奇架构师:欢迎来到“平坦曲线时代” - Tony Bai Anthropic 40万大样本揭秘:AI 时代为什么“专家”身价暴涨? - Tony Bai DeepMind 亮出王炸:别再手写 Agent Harness 了,AI 已经学会自己写了! 为什么说“编译通过,就能运行”?Google 专家 Alice 揭秘 Rust 的工程美学与底层逻辑 谷歌 SRE 重磅白皮书:当 AI 自动写出 10 倍代码,谁来阻止系统崩溃? 别再省 Token 了!硅谷新共识:浪费算力才是唯一捷径 - Tony Bai Linux 内核顶级维护者:写了 35 年 C,是 Rust 让我重新找回了编程的乐趣 拒领上亿、封杀 AI:Zig 之父为什么 10 年不发 1.0? 写地道的 Go 语言,是否能让你成为了一个更好的开发者? - Tony Bai RSA 将死?Let’s Encrypt 押注 MTCs 迎战后量子时代 C++ 的权力游戏:一部关于妥协、背叛与重生的“史诗神剧” - Tony Bai 终结十年纠结:Go 新提案允许 Example 支持任意函数签名 - Tony Bai 2026年,大厂重构核心系统为何集体投向 Go? - Tony Bai “辛辛苦苦考上985,却发现AI能替代我90%的工作”:今天的高考,我们还在为什么而战? - Tony Bai 传奇黑客 Geohot 炮轰 AI Agent:这是软件工程史上代价最昂贵的灾难! 别把 Go 写成 Java:毁掉项目从过度架构开始 - Tony Bai 开源维护者的困境 - Tony Bai AI 时代如何真正掌握一门新技术?这份非主流学习指南建议永久收藏 - Tony Bai Go 生态17年大浪淘沙:2026年最值得引入的10个“神仙级”QoL工具包 - Tony Bai 再见样板代码!Go 官方新提案:函数一键转接口 - Tony Bai 写代码快 10 倍,不等于研发快 10 倍!Google 揭秘 AI 系统级瓶颈 Google I/O 2026:Jeff Dean 携 DeepMind 众神宣告,AI Agent 正在终结“标准化软件”时代 AI 优化 1.5ms,手写 0.02ms!Ghostty 作者痛批 AI 编程“平庸陷阱” Redis 之父吐槽现代前端的复杂性:我们到底是在解决问题,还是在制造问题? - Tony Bai 无痛消灭技术债:Google I/O 2026 开启 Go 自动重构时代 省下 10% CPU!Uber 揭秘 Go 栈扩容的隐秘代价 从 Go 迁移到 Rust - Tony Bai 悄悄用 Go 重写 AI 基础设施:NVIDIA 的 GPU 云平台为何选择 Go? Shopify 23,000 名工程师背后的 Claude Code 配置方案(你可以直接复刻的完整配置) Google 开源 AX 与 Agent Substrate:构建以 Agent 为核心的云原生计算底座 十年难题终获突破:揭秘 Go 1.27 接口逃逸分析优化 - Tony Bai
在 AI 编码时代,为什么我们依然选择 Go 而不是 Rust?
bigwhite · 2026-06-18 · via Tony Bai

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/06/18/why-choose-go-over-rust-today-in-ai-age

大家好,我是Tony Bai。

随着 Cursor、Claude Code 和 Copilot 等 AI 编程智能体的爆发,整个技术圈的开发门槛被前所未有地铲平了。

在过去,Rust 最大的劝退门槛是它那极其陡峭的路径——生命周期、借用检查器(Borrow Checker)、复杂的泛型特征(Traits)。但如今,AI 可以轻而易举地帮你写出能够通过编译的复杂 Rust 代码。

这就引发了一个最近在 Reddit 的 r/golang 讨论区的终极发问“既然 AI 已经帮我们消灭了 Rust 的学习和编写门槛,今天我们为什么还要选择 Go?(Why choose Go over Rust today?)”

海外大厂的资深架构师和 SRE 们纷纷下场,用生产环境中的血泪教训,给出了一个极具警示意义的工程结论:AI 极大地降低了“写”代码的门槛,却无形中成倍抬高了“读”与“维护”代码的成本。而在充斥着 AI 生成代码的时代,Go 语言那近乎固执的“简单与无聊”,反而成为了它最坚不可摧的壁垒。

以下是为什么在 AI 时代,Go 依然是很多企业技术选型终极首选的深层逻辑。

致命的“温水煮青蛙”:谁来在凌晨三点排查 AI 写的代码?

在帖子中,一位获得了极高赞同的资深开发者贴出了一句直击灵魂的忠告:

“如果你打算让 AI 写完所有代码且你从不检查,那么 Rust 是完美的(因为编译器会守住安全底线)……前提是,你是那个在凌晨 3 点值班、随时准备被报警电话叫醒去排查问题的人。”

这句话道出了软件工程中最朴素的真理:编写代码是一时的,而阅读、评审(Code Review)和在线排查(On-Call)才是永恒的。

大模型在生成代码时,为了迎合编译器的规则,往往会采用极其复杂、精妙但难以阅读的“高级语法特性”。

  • AI 写的 Rust 代码:可能会充斥着各种复杂的泛型嵌套、宏(Macros)、高度抽象的 Trait 绑定以及微妙的生命周期标注。它确实能通过编译,但当它在生产环境中遇到边界条件发生崩溃时,由于代码不是你写的,面对这堆“天书般的高级 Rust 代码”,你根本无法在短时间内看清它的真实意图。
  • AI 写的 Go 代码:由于 Go 语言刻意限制了特性的复杂性,奉行“一种问题只有一种解法”的极简主义。AI 写出来的 Go 代码,看起来和你自己写的、或者你同事写的没有任何区别。任何一个普通的后端开发,都能在 30 秒内梳理清楚数据流向。

在 AI 大规模入侵开发流水线的时代,“易读性”和“低认知负载(Cognitive Load)”成了比“易写性”更重要的资产。Go 的无聊和易读,在这个时候反向成了它最大的护城河。

运行时的隐形深渊:GMP 模型 vs 协作式异步的“雷区”

在涉及到高并发的系统设计时,很多开发者以为 Rust 拥有完美的类型安全(线程安全的 Mutex 检查等),就能在并发上完胜。

但 Reddit 上的多位分布式系统工程师指出了一个极易被忽视的“运行时隐形深渊”:非抢占式并发(Cooperative Async)的惩罚。

1. Go 的“无脑并发”(GMP 抢占式调度)

Go 语言底层的 GMP 调度器支持抢占式调度(Preemptive Scheduling)

这意味着,即便 AI 给你写了一段“烂代码”(例如在一个 CPU 密集的循环里没有主动让出 CPU),Go 运行时也会在底层强行打断它,把执行权分给其他协程。你的服务可能会变慢,但绝对不会卡死

2. Rust 的“协作式深渊”(Tokio 异步事件循环)

Rust 的主流异步运行时(如 Tokio)是协作式(Cooperative)的。

这意味着,如果 AI 帮你在一个 async 函数内部偷偷夹带了一句同步阻塞操作(比如调用了一个同步的第三库去读文件或发起网络请求),它会直接霸占并锁死整个事件循环(Event Loop)!

这种低级错误,Rust 那引以为傲的编译器完全无法察觉。在线上高并发场景下,这会导致整个微服务在瞬间陷入死锁状态。

在 AI 辅助开发时代,由于大模型无法完美感知具体的系统上下文,AI 极易在 Rust 的 async 块中引入阻塞调用。这让 Rust 系统的线上隐患比 Go 尖锐得多。

标准库生态 vs 依赖地狱(Crate Hell)

在构建微服务和后端 API 时,Go 的另一个绝对优势是它的 “Batteries included(自带电池)” 哲学。

  • Go 的富标准库:Go 拥有世界上最强大、最稳定的标准库。你不需要引入任何第三方包,仅靠标准库就能写出高性能的 HTTP 服务器、完美的 JSON 解析器以及加密服务。这意味着你的项目极其干净,几乎没有供应链安全风险,并且可以无视版本的向前兼容。
  • Rust 的极简库与 Crate 地狱:为了追求极致的小体积,Rust 的标准库非常“贫瘠”。写一个普通的 Web 服务,你不得不引入 tokio、serde、reqwest 等一整棵庞大的第三方树(类似于 Node.js 的 node_modules 依赖灾难)。

当项目依赖树膨胀到上百个节点时,不仅编译时间(Compile Times)会变得极其冗长(Rust 本就因为编译慢而臭名昭著),AI 也会因为各个第三方库之间复杂的版本冲突,频繁生成无法通过编译的代码,让开发体验陷入泥潭。

黄金法则:90% 的性能,10% 的心智负担

在经历了一轮轮深刻的讨论后,技术老兵们为我们总结出了一条极其务实的决策黄金法则:

除非你的业务是在写操作系统内核、高频交易引擎、或者内存极其受限的边缘设备;否则,用 Go 来换取 10 倍的开发效率、秒级的编译速度,以及任何人都能在 3天内上手的极低维护成本,在商业世界里永远是一个性价比高得多的选择。

小结

AI 的爆发并没有让“简单”失去价值,反而让“简单”变得更加昂贵。

AI 降低了代码“写”的门槛,但也导致互联网上的平庸同质化代码(Slop)呈指数级爆发。在充斥着 AI 生成代码的未来,能够一眼被看穿、能够被任何人轻松评审、能够无痛维护的代码,才是最稀缺的技术资产。

Go 语言那近乎固执的“无聊”与“克制”,并不是落后,而是其对“人机协同软件工程”最深邃的先见之明。

资料链接:https://www.reddit.com/r/golang/comments/1u2u96q/why_choose_go_over_rust_today/


今日开放讨论:

大模型确实降低了我们“落笔写代码”的门槛,但它同时也以前所未有的速度,向整个世界的代码库里倾倒着似是而非的“平庸垃圾(Slop)”。

面对这场温水煮青蛙的“人机协作大潮”,我们也想听听你在一线最真实的工程感受:

  1. 你是否尝试过让 Cursor 或 Claude 帮你生成复杂的 Rust 代码? 在实际编译和后续维护中,你觉得 AI 究竟是帮你“拆掉了门槛”,还是在暗中给你“挖了更深的坑”?
  2. 如果今天你要为团队新立项一个中大型的后端微服务, 在有 AI 编程工具辅助的前提下,你会更倾向于选择“3 天就能上手、编译仅需毫秒的 Go”,还是“心智负担极高、但上限和安全性拉满的 Rust”?
  3. 你是否经历过被 AI 生成的“黑盒代码”在半夜三点叫醒 On-Call 的惨痛经历?

欢迎在评论区留下你最硬核的观点,或者把这篇文章一键转发给身边正在为“技术栈选型”纠结的架构师朋友。我们评论区见!


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