2025-12-28 08:00:00
本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/28/state-of-ai-vs-human-code-generation-report
大家好，我是Tony Bai。
“天下武功，唯快不破。但在软件工程里，‘快’可能是致命的诱惑。”
2025 年，AI 编码助手/智能体已经成为开发者的标配。它像蜜糖一样，让我们尝到了开发效率飙升的甜头：从自然语言一键生成函数，到自动补全繁琐的样板代码，甚至的整个项目的源码，功能交付周期从未如此之短。
然而，CodeRabbit 最新发布的《2025 年度 AI 与人类代码生成现状报告》却揭示了这层甜蜜糖衣下的残酷真相：Bug 激增、逻辑漏洞百出、安全隐患翻倍。
如果不加控制，这些由 AI 快速生成的劣质代码，很可能成为慢性发作的砒霜，最终毒害整个代码库的健康。这份报告用触目惊心的数据告诉我们：在享受 AI 带来的速度红利时，我们必须建立起更强大的免疫系统。
CodeRabbit 分析了 470 个开源项目的 Pull Requests (PR)，其中 320 个由 AI 参与编写。结果显示，AI 并不是那个完美的“超级程序员”，它更像是一个高产但粗心的实习生。
这是最核心的发现。AI 参与的 PR 平均每 100 个包含 10.83 个问题，而人类纯手工编写的 PR 只有 6.45 个。这意味着，引入 AI 后，你的 Code Review 工作量不仅没有减少，反而可能翻倍。
这是最令人担忧的数据。AI 生成的代码在业务逻辑、依赖关系和控制流方面，错误率比人类高出 75%。
为什么？
因为 AI 只是在做“统计学上的模仿”，它并不真正理解你的业务规则。它能写出语法完美的代码，但却可能在转账逻辑里漏掉一个关键的校验。
AI 在处理敏感信息时表现堪忧。硬编码密码、不安全的对象引用等低级错误，在 AI 代码中出现的频率是人类的近 3 倍。AI 倾向于模仿它在训练数据中看到的“旧代码”，而那些旧代码中往往充满了过时的、不安全的模式。
虽然 AI 生成的代码乍一看很工整，但在命名规范、代码结构和上下文一致性上，它往往与现有代码库格格不入。这种“违和感”大大增加了后续维护者的认知负荷。
报告不仅列出了数据，还深刻剖析了 AI 犯错的根本原因。为什么它这么快，却又这么容易错？
既然 AI 有这么多坑，我们是否应该因噎废食，放弃使用它？
当然不是。AI 依然是强大的加速器，前提是我们必须为它加上“护栏”。 未来的软件工程，不再是“写代码”，而是“设计系统来生成和验证代码”。
CodeRabbit 给出了几条务实的建议：
不要只给 AI 一句简单的指令。把你的业务规则、架构约束、代码规范，甚至关键的配置文件，都作为上下文提供给它。让它在“懂行”的前提下写代码。
不要依赖人工 Review 去发现格式问题和低级错误。配置严格的 Linter（如 golangci-lint）、Formatter 和安全扫描工具，在代码进入人工视线之前，先由机器进行一轮清洗。
针对 AI 在逻辑和错误处理上的弱点，强制要求：
Code Review 的重点需要转移。不要再纠结于语法细节，而要专门针对 AI 的弱点进行检查：
这份报告给我们敲响了警钟：AI 不会自动带来高质量的代码。 相反，如果不加控制，它会以前所未有的速度制造技术债。
我们需要构建更强大的 CI/CD 流水线、更严格的自动化测试、以及更智能的 Code Review 流程，来承接 AI 带来的产能爆发。
只有当我们学会了如何像管理实习生一样管理 AI，我们才能真正享受到它带来的红利，而不是被它制造的 Bug 淹没。
如果你不想被“砒霜”毒害，就请先学会如何过滤“蜜糖”。
报告地址：https://www.coderabbit.ai/blog/state-of-ai-vs-human-code-generation-report
深度破局：用 Spec-Driven Development 扼杀 Bug 于摇篮
CodeRabbit 的报告虽然犀利地点出了问题，并建议“给 AI 提供上下文”，但它没有告诉我们具体该怎么做。
在实际工程中，仅仅靠零散的 Prompt 是无法约束 AI 狂野的想象力的。解决“质量砒霜”的终极解药，其实是彻底改变我们的开发范式——走向 SDD (Spec-Driven Development，规范驱动开发)。
与其让 AI 对着模糊的需求“猜”代码（然后我们去修 Bug），不如建立一套以规范为核心的流水线：先用 AI 辅助构建严谨的 Spec，在逻辑层面完成验证，再“驱动”AI 生成高质量代码。
这正是我的极客时间专栏《AI 原生开发工作流实战》的核心内容。
在这个专栏中，我将带你跳出“Prompt 调优”的低维竞争，掌握一套系统性的方法论：
不要只做 AI 的“质检员”，要做掌控 AI 的“架构师”。
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2025-12-27 16:32:49
本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/27/code-review-hell-in-ai-age
大家好，我是Tony Bai。
最近，在与几位架构师朋友的交流中，一个在 AI 编码时代下越来越普遍的“灵魂拷问”浮出水面。这不仅是一个问题，更是他们正在亲身经历的“代码审查地狱 (Code Review Hell)”。
想象一下这个场景：由 AI Agent 生成的代码正以前所未有的速度涌来，堆积如山；你花费心力给出的精辟修改意见，却被开发者转身当作新的 Prompt 重新喂给了 AI；片刻之后，一个全新的 PR 诞生了——它看起来解决了旧问题，却可能带着一堆你从未见过的新问题。你感觉自己深陷于“生成-审查-再生成”的无限循环中，身心俱疲。
这场危机并非危言耸听。在 Uber，每周有超过 65,000 个变更（相当于 PR）需要审查。当 AI 辅助编码成为常态，传统的 Code Review 流程已濒临崩溃。
但这究竟是末日，还是进化的前夜？答案是后者。这场危机，正催生一场深刻的变革——一方面，它要求架构师完成从“创作者”到“导演”的角色进化；另一方面，它也催生了像 Uber uReview 这样复杂的、系统化的 AI 审查平台。
本文将结合对当前危机的剖析与 Uber 的大规模工程实践，为各位小伙伴儿揭示这场变革的本质与破局之路。
要逃离地狱，必先理解地狱的构造。这场危机的根源，在于 AI 颠覆了代码的“创作”过程，从而动摇了 Code Review 的根基：
天真地想用“AI 审查 AI”来解决问题，只会陷入更深的陷阱。正如 Uber 在其 uReview 项目初期所发现的，未经驯化的 LLM 会产生大量“幻觉”和“低价值的误报”，比如在非性能敏感的代码中挑剔性能问题。这些“噪音”会迅速侵蚀工程师对工具的信任，最终导致他们“调低音量并忽略它们”。
面对危机，架构师和资深开发者的核心价值，必须从 Code Writer (代码创作者)，进化为 Code Director & Editor (代码导演与总编)。
“导演”不亲自扮演每个角色，但他定义了整部戏的基调、框架和最终质量。这份“代码导演”的实战手册，为我们指明了方向：
实践 1：审查“左移”，审查“剧本”而非“表演”
在开发者大规模生成代码前，先审查其核心设计思路、任务分解和关键 Prompt。确保“剧本”是对的，再让 AI 这个高效的“演员”去表演。
实践 2：制定 AI 时代的 Code Review 新规
实践 3：定义“AI-Go”与“AI-No-Go”区域
将 AI 的使用限制在单元测试、文档、模板代码等 AI-Go 区域，而在核心业务逻辑、安全代码等 AI-No-Go 区域保持高度警惕，让人类智慧主导。
如果说“代码导演”模型描绘了架构师的“个人修炼心法”，那么 Uber 的 uReview 平台则展示了如何将这些理念，构建成一个大规模、系统化的工程解决方案。uReview 并非要取代人类，而是作为一个“智能副驾”或“第二审查员”，来增强人类的能力。
面对 AI 生成代码的洪水，Uber 没有让 uReview 直接进行审查，而是构建了一个精密的、多阶段的过滤管道，这与“导演”的思维方式不谋而合：
Uber 的实践经验，为我们带来了几条宝贵的“场内教训”，这些教训与架构师的直觉高度一致：
如今，uReview 在 Uber 内部取得了巨大成功：超过 75% 的 AI 评论被工程师标记为“有用”，每周节省约 1500 个工时，相当于每年近 39 个开发者年。
AI 带来的代码审查危机，实际上是一场深刻的产业升级。它迫使我们从对“代码”的微观审查，转向对“创作流程”的宏观把控。
“代码导演”模型为我们提供了战略指引，而 Uber 的 uReview 则展示了实现这一战略的工程蓝图。未来的 Code Review，不再是人与人的博弈，也不是人与 AI 的对抗，而是一种全新的“人机协同”模式：
架构师作为“导演”，定义设计、划定边界、把控最终质量；而像 uReview 这样的智能系统，则作为高效、精准、不知疲倦的“副驾驶”和“场务”，处理海量的细节检查，将人类从重复、繁琐的工作中解放出来。
最后，回到那个终极问题：谁来为质量负责？答案从未改变，也永远不会改变：永远是工程师自己。AI 是我们手中最强大的工具，但手握方向盘、对最终结果负责的，永远是我们自己。
资料链接：https://www.uber.com/blog/ureview/
聊聊你的“审查之痛”
AI 时代的 Code Review，正在成为每个技术团队的新挑战。在你所在的团队中，是否也遇到了 AI 代码带来的“审查地狱”？你们是如何应对的？ 是明令禁止，还是像 Uber 一样积极构建自动化防线？
欢迎在评论区分享你的真实经历和思考！ 让我们一起探索人机协同的最佳实践。
如果这篇文章对你有启发，别忘了点个【赞】和【在看】，并转发给你的架构师朋友，也许能帮他从“地狱”中解脱出来！
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2025-12-27 09:38:43
本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/27/rob-pike-outburst-denounces-ai-companies-hypocritical-thanks
大家好，我是Tony Bai。
“在这个圣诞节，我想对您过去四十年来对计算机领域的杰出贡献表达深深的感谢……”
这是一封看似温情脉脉、充满敬意的邮件，发件人是 Claude Opus 4.5 Agent。收件人是 Unix、Plan 9 和 Go 语言的联合创始人，计算机界的活传奇 Rob Pike。
然而，这封旨在“致敬”的邮件，却并未换来感动，反而点燃了一座火山。Rob Pike 在社交媒体上公开晒出了这封信，并附上了一段充满了愤怒、绝望与诅咒的回应。
这一事件瞬间在技术圈引发了海啸般的讨论。为什么一位德高望重的技术领袖会如此失态？这封“致谢信”的背后，究竟隐藏着怎样的傲慢与掠夺？
事情的起因，是一封由 AI 自主生成的邮件。
Claude Opus 4.5 在邮件中历数了 Rob Pike 的丰功伟绩：
邮件最后写道：“感谢您向我们展示了最好的解决方案往往比添加它更真诚。”
乍看之下，这似乎是一次 AI 对人类智慧的崇高致敬。但对于 Rob Pike 来说，这是一次彻头彻尾的羞辱。
Rob Pike 的回应是毁灭性的。他没有针对 AI 这个“工具”，而是将矛头直指其背后的人和公司。
他在 Bluesky 上写道：
“F*** you people.（去你们的。）你们掠夺了这个星球，花费数万亿美元在有毒的、不可回收的设备上，同时摧毁了社会，却还要花时间让你们的邪恶机器感谢我‘追求更简单的工具’。”
“只是 F*** you。F*** you all。”
接着，他指出了这封信最讽刺的地方：
“顺便说一句，你们是在未经授权或补偿的情况下，利用我亲手创造的数据来训练你们的怪物的。”
他的愤怒源于三个深层次的矛盾：
1. 环境与资源的掠夺：AI 军备竞赛消耗了惊人的能源和硬件资源，制造了大量的电子垃圾，这与他一生追求的“高效、简洁、不浪费”的工程哲学背道而驰。
2. 知识产权的窃取：AI 公司在未获得许可的情况下，爬取了包括他在内的无数创作者的代码、文章和书籍，训练出模型，然后反过来用这些模型“致谢”被窃取者。这是一种极其讽刺的“伪善”。
3. 社会的撕裂：他认为 AI 正在“炸毁社会”(blowing up society)，无论是通过生成垃圾内容，还是通过取代人类工作。
他甚至向所有人道歉：“我对自己在无意中、天真地促成这场攻击中所扮演的微小角色，向全世界道歉。” 这是一位技术巨匠在面对技术失控时的深刻自责。
Rob Pike 的爆发，在 Bluesky 和 Hacker News 等平台上引发了强烈的共鸣。
更有网友一针见血地指出：“这就是一家 AI 公司在利用 AI Agent 来展示‘自主性’，却只让人感到被冒犯。这就好比一个小偷闯进你家，偷走了你所有的东西，然后留下一张纸条说：‘感谢你拥有这么棒的品味，让我能偷到这么好的东西。’”
Rob Pike 的愤怒，不仅仅是个人的情绪宣泄，更是对当前 AI 狂热发展模式的一次严厉拷问。
当我们在欢呼 AI 的强大能力时，我们是否忽略了其背后的代价？
Rob Pike，这位曾为互联网构建了基石（Go, UTF-8）的先驱，如今却站在了 AI 的对立面。他的怒吼提醒我们：技术不应只是关于效率和利润，它更应该关于伦理、尊重和对人类未来的责任。
如果连 Rob Pike 这样的大师都感到被“掠夺”和“羞辱”，那么普通创作者在这个 AI 时代，又该何去何从？
你的立场是？
Rob Pike 的怒火，代表了传统技术精英对 AI 狂飙突进的一种反抗。你如何看待这场冲突？你认为 AI 公司在训练模型时是否应该获得原作者的许可？在效率与伦理之间，我们该如何平衡？
欢迎在评论区留下你的观点，是支持 Rob Pike 的“捍卫者”，还是拥抱 AI 的“乐观派”？
如果这篇文章引发了你的思考，别忘了点个【赞】和【在看】，并转发给你的朋友，看看他们怎么说！
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2025-12-26 12:02:36
本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/26/google-2025-research-breakthroughs
大家好，我是Tony Bai。
“2025 年，我们见证了人工智能从一种‘工具’向一种‘实用效能 (Utility)’的根本性转变。如果说 2024 年是奠定多模态基础的一年，那么 2025 年则是 AI 开始真正思考、行动并与我们一同探索世界的一年。”
近日，Google 发布了由 大神Jeff Dean, 诺贝尔奖得主Demis Hassabis 和 James Manyika 三位顶级技术领袖联合署名的《2025 年度研发回顾》。这份报告是对 Google 过去一年技术成就的总结，更是一份关于 AI 未来发展方向的战略宣言。
从 Gemini 3 的推理能力突破，到 AlphaFold 在生命科学领域的持续深耕，再到量子计算的工程化落地，Google 用八大领域的进展，向世界展示了一个 AI 全面赋能科学与创造的新时代。
2025 年是 Google 模型能力突飞猛进的一年。Google 明确指出，AI 的进化方向已从单纯的“生成”转向了深度的“推理” (Reasoning)。
AI 已不再只是概率性的文字接龙，它开始具备逻辑推导和解决复杂问题的能力。这标志着 AI 从“知其然”向“知其所以然”迈出了关键一步。
在软件开发领域，Google 正式吹响了 AI Agent (智能体) 的号角。
开发者与 AI 的关系正在重塑。AI 将从“副驾驶”升级为能够独立执行任务的“队友”，而 MCP 协议的引入，将极大地加速这一进程。
Google DeepMind 继续在“AI for Science”领域领跑，将 AI 的力量注入到基础科学的探索中。
AI 的影响力正在溢出屏幕，进入物理世界和创意产业。
在追求速度的同时，Google 依然强调“负责任的 AI”。
Jeff Dean 等人的这份报告，描绘了一个令人激动的未来：AI 正在从一个被动的查询对象，进化为一个主动的、有推理能力的、能与物理世界交互的智能体。
2025 年，不仅是技术的突破之年，更是 AI 范式转移的关键一年。无论是对于开发者、科学家还是普通用户，学会与这些“会思考”的 AI Agent 协作，将成为新时代最重要的生存技能。
资料链接：https://blog.google/technology/ai/2025-research-breakthroughs/
从“看客”到“领航者”：构建你的 AI 原生开发工作流
Google 的 2025 年度报告为我们描绘了 AI Agent 的宏大未来：AI 将不仅是代码补全的工具，更是具备推理能力、能独立解决问题的“队友”。
但对于此时此刻的开发者来说，最大的挑战在于：如何将这些“飞在天上”的未来技术，落地到我们每天的写代码、修 Bug 和架构设计中？
当 Google Antigravity 和 Gemini 3 正在重塑开发范式时，你是否还停留在只会用 Chatbot 问答的阶段？
是时候升级你的开发“操作系统”了。
在我的极客时间专栏《AI 原生开发工作流》中，我将带你跳出简单的 Prompt 技巧，深入探索：
不要只做 AI 时代的见证者，要做驾驭 AI 的“原生开发者”。
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2025-12-26 08:16:06
本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/26/think-like-go-founders-relearn-go-five-principles
大家好，我是Tony Bai。
学习一门新的编程语言时，我们常常陷入“是什么”的迷雾：goroutine 是什么？channel 是什么？interface 是什么？我们记忆语法，模仿示例，却很少追问那个更根本的问题——“为什么”？
为什么 Go 要被设计成这个样子？
要回答这个问题，我们需要进行一次“思想上的角色扮演”，回到 Go 语言诞生之前的那个“原点”，像它的创始人们——Rob Pike, Ken Thompson, Robert Griesemer——一样思考。他们并非在“发明”一门新语言，而是在运用一系列深刻的思维原理，为一组棘手的工程问题，构建一个全新的、逻辑自洽的解决方案。
本文，就让我们一起踏上这场“重学 Go”的旅程。我们将带上五大“精英思维原理”作为工具，去看看我们能否“重新推导出”Go 语言的核心设计，并以此重塑我们对这门语言的理解。
思维原理：将问题或理念，还原到其最基础、最无可辩驳的元素，并以此为基石进行重构。
这是所有深度思考的起点。在 Go 诞生的 2007 年，Google 的工程师们面临着几个无可辩驳的“基础事实”，这些事实构成了 Go 语言设计的“宇宙大爆炸”奇点：
现在，让我们像 Go 创始人一样，从这三个基础事实出发，看看会推导出什么。
当你从这个角度看时，goroutine 和 channel 就不再是两个孤立的语法，而是对“如何让并发变得简单安全”这个第一性问题，给出的一个优雅、逻辑自洽的答案。
if err != nil 的“繁琐”，从第一性原理的角度看，恰恰是其一大优点。它是在用语法，强制开发者去构建一个“失败优先” (fail-first) 的、更具韧性的心智模型。
当你理解了“组合优于继承”这一软件设计的“第一性原理”时，Go 对 OOP 的“背叛”，就变成了一种远见卓识。
思维原理：将一个庞大、复杂的系统，拆解成更小、更易于管理的独立部分，逐一理解，再看它们如何协同工作。
重学 Go 的应用：将 Go 语言本身，及其标准库，视为一个可供“解剖”的系统。
比如：学习 net/http：不要把它当成一个“黑盒”，而是要：
通过这样层层分解，你最终理解的，不再是一个模糊的“Web 服务器”，而是一系列清晰、可控的 Go 并发原语和 I/O 操作的组合。你会发现，Go 标准库本身就是学习 Go 语言最佳实践的“活教材”。
思维原理：识别出系统中那 20% 的、能驱动 80% 结果的核心要素，并集中精力掌握它们。
重学 Go 的应用：Go 语言的设计，本身就充满了对“帕累托法则”的应用。它刻意保持了极小的核心特性集。要高效地学习 Go，你也应该从这些“关键驱动力”入手。
Go 的 20% 核心是什么？
在你精通这四个“关键驱动力”之前，暂时忘掉 cgo、unsafe、反射 (reflect) 等更边缘、更复杂的特性。
思维原理：通过绘制概念图或草图，将一个理念或系统的各个部分，以及它们之间的连接关系，进行可视化。
重学 Go 的应用：在你学习 Go 的每一个核心概念时，都尝试为它画一张“地图”。
graph TD
Producer1 -- "data" --> Channel1
Producer2 -- "data" --> Channel2
Channel1 --> Select{"select"}
Channel2 --> Select
Select -- "picked data" --> Consumer
这张“地图”，就是你在脑中构建的心智模型。一个清晰的心智模型，远比零散的语法知识更宝贵。
思维原理：优秀的思考者，能够持续不断地在“宏观”与“微观”之间切换视角。
重学 Go 的应用：在阅读一段 Go 代码时，刻意练习这种“缩放”能力。
以 fmt.Println(“hello”) 为例：
当你能够在这三个层级（API 语义、实现细节、底层原理）之间自如切换时，你就真正“理解”了 fmt.Println。将这种练习应用到你学习的每一个 Go 特性上。
这些思维原理，为我们提供了一条全新的、更深刻的 Go 学习路径。它不再是一次被动的知识灌输，而是一场主动的、充满探索精神的“思想实验”。
当你开始用“第一性原理”去质疑，用“分解”去剖析，用“关键驱动力”去聚焦，用“结构化映射”去建模，用“抽象层级切换”去审视时，你学习的，将不再仅仅是 Go 这门语言本身，而是其背后所蕴含的、数十年来软件工程发展的智慧结晶。
这，正是从一名“Go 的使用者”，蜕变为一名“Go 的思考者”的开始。
你的“顿悟”时刻
这五大思维原理，哪一个最让你有“醍醐灌顶”的感觉？在你的 Go 学习之路上，是否也曾有过某个瞬间，让你突然从“写代码”升维到了“设计系统”？或者，你对 Go 的某个设计（如错误处理）曾有过误解，后来才明白其良苦用心？
欢迎在评论区分享你的“顿悟时刻”或独特见解！ 让我们一起在思考中进化。
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2025-12-25 08:24:44
本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/25/go-next-frontier-gophercon-2025
大家好，我是Tony Bai。
“AI 正在重塑软件工程，但它并没有改变软件工程的本质。”
在 GopherCon 2025 上，Go 语言产品负责人 Cameron Balahan 发表了一场题为《Go 的下一个前沿领域》的主题演讲，重点关注了AI 时代的软件工程这个重要的主题。在这个充满焦虑与炒作的时代，Cameron 没有贩卖焦虑，也没有盲目追逐热点。相反，他通过一组冷静的数据和深刻的洞察，为我们描绘了一幅清晰的蓝图：Go 语言的核心原则——简单、高效、工程化——在 AI 时代不仅没有过时，反而变得比以往任何时候都更加重要。
本文将带你深入这场演讲的核心，解读 Go 团队如何看待 AI 对软件工程的冲击，以及他们正在构建什么样的未来。
Cameron 首先抛出了一个尖锐的观察：AI 的引入，打破了软件工程现有的平衡。
根据 Stack Overflow 的调查，近 60% 的开发者使用 AI 来写代码，但只有 10% 的人使用 AI 来进行部署和监控，用 AI 进行代码审查的人也仅有20%出头儿。
这就导致了一个尴尬的局面：
这样一来，在一个代码生成成本趋近于零的时代，代码的可读性、一致性和可维护性变得前所未有的重要。而这，恰恰是 Go 语言自诞生之日起就坚守的阵地。
有趣的是，Go 语言的设计者们当年并没有以此为目标，但 Go 却意外地成为了最适合 LLM 生成的语言之一。
Cameron 引用了 Thomas Ptacek 的观点：
“Go 拥有恰到好处的类型安全、丰富的标准库，以及一种推崇（虽然有时显得重复）惯用语的文化。这使得 LLM 生成 Go 代码的效果极佳。”
为什么 Go 对 AI 如此友好？
Go 的“简单”和“显式”，曾经被视为一种对人类的妥协，如今却成为了 AI 时代最大的资产。
面对 AI 带来的挑战，Go 团队并未坐视不管。Cameron 详细阐述了未来的三大战略方向。
LLM 是基于历史数据训练的，因此它们倾向于生成“老式”的代码（例如使用 ioutil.ReadFile 而不是 os.ReadFile）。
对策：Go 团队正在开发 Modernizers 和 Auto-Inliner 等工具，通过自动化的方式，将旧代码一键升级为使用新特性的 Modern Go 代码。这不仅帮助了开发者，也通过更新开源生态，反哺了未来的 AI 模型。
AI 不应只是一个生成器，它应该成为一个能使用工具的“智能体”。
对策：Go 团队已经构建了官方的 MCP (Model Context Protocol) SDK。这将允许 AI 助手直接调用 gopls 等工具，理解项目结构、进行类型检查、甚至运行测试。想象一下，你的 AI 助手不仅能写代码，还能自己运行 go test 并修复错误！
随着 AI 开始自主选择依赖库，我们需要确保它选择的是安全、可靠的库。
对策：Go 团队将把漏洞扫描、质量评分等信号，通过 MCP 等渠道直接暴露给 AI，让 AI 在写代码的第一时间就能做出明智的依赖选择。
演讲的最后，Cameron 展示了一个令人振奋的“飞轮模型”：
这个飞轮正在加速旋转。Cloudflare 的数据显示，2025 年全球 20% 的自动化 API 请求由 Go 客户端发起，而在 AI 基础设施领域，Go 更是扮演着核心角色。
Cameron 用他对纽约这座城市的热爱作为比喻：“务实、真诚、充满能量”。这不仅是纽约的特质，也是 Go 社区的特质。
在 AI 时代，Go 并没有被边缘化，反而因为其坚守的工程价值观，成为了连接人类智慧与 AI 能力的坚实桥梁。未来不是 AI 取代我们，而是我们与 AI 一起，用 Go 构建出更伟大的软件。
资料链接：https://www.youtube.com/watch?v=M2gduDM-MT0
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