TonyBai | 白明

2026-01-28 08:06:43

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/28/go-standard-library-vendor-std-cmd-dependency-management

大家好，我是Tony Bai。

我们都知道，Go 推荐使用 Go Modules 来管理依赖。但在 Go 源码树的最深处，隐藏着一个鲜为人知的秘密：Go 标准库 (std) 和工具链 (cmd) 竟然依然在使用 vendor 目录来管理它们的外部依赖。

为什么官方要“反其道而行之”？当你在 crypto/tls 中引入 golang.org/x/crypto 时，底层到底发生了什么？今天，让我们潜入 $GOROOT/src，解密一下 std 和 cmd 这两个特殊模块的依赖管理之道。

标准库的双重身份：std 与 cmd

在 Go 的源码树中，其实存在着两个特殊的模块(module)，它们定义了 Go 核心代码的依赖边界：

1. std 模块 (src/go.mod)：这是我们熟知的标准库。它不仅包含 net/http、os 等核心包，还显式依赖了 golang.org/x/crypto 和 golang.org/x/net。

看看 当前 Go 主干 (Go 1.27开发分支)中的 src/go.mod：

module std

go 1.27

require (
    golang.org/x/crypto v0.47.1-0.20260113154411-7d0074ccc6f1
    golang.org/x/net v0.49.1-0.20260122225915-f2078620ee33
)

require (
    golang.org/x/sys v0.40.1-0.20260116220947-d25a7aaff8c2 // indirect
    golang.org/x/text v0.33.1-0.20260122225119-3264de9174be // indirect
)

1. cmd 模块 (src/cmd/go.mod)：这是 Go 的工具链。它包含了 go 命令、gofmt、pprof 等工具，其依赖更加广泛，涵盖了 x/tools、x/mod 、github.com/google/pprof，甚至是Russ Cox和Ian Taylor两位Go核心大佬的私人Go module。

当前最新cmd/go.mod内容如下：

module cmd

go 1.27

require (
    github.com/google/pprof v0.0.0-20260115054156-294ebfa9ad83
    golang.org/x/arch v0.23.1-0.20260109160903-657d90bd6695
    golang.org/x/build v0.0.0-20260122183339-3ba88df37c64
    golang.org/x/mod v0.32.0
    golang.org/x/sync v0.19.0
    golang.org/x/sys v0.40.1-0.20260116220947-d25a7aaff8c2
    golang.org/x/telemetry v0.0.0-20260116145544-c6413dc483f5
    golang.org/x/term v0.39.0
    golang.org/x/tools v0.41.1-0.20260122210857-a60613f0795e
)

require (
    github.com/ianlancetaylor/demangle v0.0.0-20250417193237-f615e6bd150b // indirect
    golang.org/x/text v0.33.1-0.20260122225119-3264de9174be // indirect
    rsc.io/markdown v0.0.0-20240306144322-0bf8f97ee8ef // indirect
)

这意味着，虽然标准库被认为是“零依赖”的基石，但实际上它在内部复用了大量 golang.org/x 下的高质量代码。

vendor 的魔法：重命名与隔离

既然用了 Module，为什么 std 和 cmd 还要维护 src/vendor 和 src/cmd/vendor 目录？

这就涉及到了 Go 编译器的底层机制。当标准库内部的代码引入外部包时，发生了一个神奇的重命名 (Renaming) 过程。

当 crypto/tls (在 std 模块中) 导入 golang.org/x/crypto/cryptobyte 时，编译器并不会去 Module 缓存里找，而是将其解析为：
vendor/golang.org/x/crypto/cryptobyte

这样做有两个关键目的：

1. 绝对隔离：这保证了标准库使用的 x/crypto 版本与用户项目中使用的版本是完全物理隔离的。你的项目可以依赖 v0.1.0，而标准库可以依赖 v0.47.1，两者在最终二进制中是两个路径完全不同的包，互不干扰，绝无版本冲突之虞。
2. 路径规范：标准库有一个潜规则——包路径元素中不能包含点号（除了域名）。加上 vendor/ 前缀巧妙地将 golang.org 这种带点号的路径“内化”为了标准库的一部分。

如何维护这套系统？

维护这套庞大的依赖系统并非易事。Go 团队在 src/README.vendor 中记录了一套严格的工程流程：

1. 环境准备：必须在 GO111MODULE=on 且 GOWORK=off 的纯净环境下操作。
2. 更新流程：
   bash
cd src # 或者 cd src/cmd
go get golang.org/x/net@master # 更新依赖
go mod tidy # 清理 go.mod
go mod vendor # 更新 vendor 目录
go test cmd/internal/moddeps # 运行一致性检查
3. 发布周期：在每个 Go 主版本开发周期中，std 和 cmd 的依赖至少会被全面更新两次，以确保标准库不会滞后于社区的最佳实践。

小结

Go 官方对 std 和 cmd 的管理方式，其实是一种“单体仓库 (Monorepo) + 依赖固化”的最佳实践。

• 稳定性优先：通过 vendor，Go 确保了标准库构建的绝对可复现性，即使在无网络环境下也能完美构建。
• 依赖隔离：通过路径重写，优雅地解决了“依赖地狱”中的版本冲突问题。

下次当你感叹 Go 标准库的稳定与强大时，别忘了这背后，有一套精密设计的 Vendor 机制在默默支撑着这一切。

参考资料：https://github.com/golang/go/blob/master/src/README.vendor

你的“Vendor”情结

虽然 Go Modules 已经统治了世界，但 vendor 依然在标准库和许多企业级项目中发光发热。在你的项目中，你还在使用 vendor 目录吗？是
为了离线构建，还是为了像标准库一样实现“依赖固化”？

欢迎在评论区分享你的依赖管理策略！让我们一起探讨 Go 工程化的最佳实践。

如果这篇文章揭开了你心中关于标准库的谜团，别忘了点个【赞】和【在看】，并转发给身边那些爱钻研源码的朋友！

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2026-01-28 08:04:52

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/28/clawdbot-author-ai-development-workflow

大家好，我是Tony Bai。

在过去的一年里，我们见证了 AI 编程工具的井喷。从 Copilot 到 Cursor，从 Windsurf 到 Claude Code、Gemini CLI和Codex，每个人都在寻找那个“完美的开发助手”。

最近，爆火的个人AI助理开源项目 ClawdBot 和 PSPDFKit 的创始人 Peter Steinberger 发布了一系列关于他AI 开发工作流的深度博文。他以一种近乎“未来主义”的视角，描述了一个令传统程序员既兴奋又恐惧的景象：

“I stopped reading code and started watching it stream by.”
（我不再读代码了，我只是看着它流过。）

这可真不是一句狂言，而是一种全新的且现实可行的工程范式。

当 AI 的可靠性达到临界点，软件交付的速度不再受限于人类的打字速度，而是受限于模型的推理速度（Inference Speed）。

今天，我们结合 Peter 的最新实践，为你拆解这套“以人为核心、AI 为手脚”的顶级开发工作流。

质变时刻：学会了“深思熟虑”的模型+工具链的“极简回归”

根据 Peter 的观察，真正的质变发生在 GPT-5.2 这一代模型发布之后。

早期的模型（如 Claude 3.5 Sonnet），虽然聪明但急躁，往往“顾头不顾腚”。而新一代的 Codex 模型学会了“沉默”。

在面对一个复杂的重构任务时，模型可能会静默阅读代码长达 10 到 15 分钟，一言不发。这种“Think before Act”的特性，让它能够构建出极其完整的上下文图谱。结果就是：它能一次性（One-shot）搞定跨越数十个文件的大型重构，且几乎零 Bug。

这也宣告了 Plan Mode（规划模式）的消亡。以前我们需要强制 AI 先写计划再写代码，那是为了给旧模型的智商打补丁。现在，开发者可以直接与 AI 对话，像与一位资深架构师协作一样流畅。

此外，在尝试了市面上几乎所有工具（VS Code, Zed, Cursor, Gemini）之后，Peter 最终回归了一套极简的组合：
Ghostty + Claude Code + Minimal Tooling。

为什么？因为 “Less is More”。

• 终端的复兴： 他抛弃了不稳定的 VS Code 终端，全面回归 Ghostty。因为在 AI 时代，终端才是最纯粹的交互界面。
• 屏幕即战场： 他使用 Dell 40寸带鱼屏（3840×1620），同时平铺 4 个 Claude 实例 + Chrome。他不需要切换窗口，他像监控仪表盘一样监控着 4 个并发任务的进展。
• 摒弃复杂 MCP： 他甚至反主流地删除了大部分 MCP（Model Context Protocol）。因为 AI 有时候会自作聪明地启动 Playwright 去抓取网页，而直接读取代码反而更快、更准、更省 Token。

Peter的这些实践告诉我们：不要被花哨的工具迷了眼。一个稳定、高性能的终端，加上一个聪明的 CLI Agent，就是最强大的武器。

像工厂一样生产：并行工程学

当“写代码”不再占用人类的脑力带宽时，Peter 的工作方式从“工匠”变成了“工厂厂长”。

并行处理 (Parallel Processing)

他通常同时推进 3 到 8 个项目。

• 窗口 1：重构后端架构；
• 窗口 2：优化前端交互；
• 窗口 3：跑全链路测试。

开发者只需要在这些 Session 之间切换，确认结果，给出下一个指令。

线性推进，绝不回滚 (Never Revert)

“软件开发就像登山，走错路了就绕回来，而不是读档重来。”

他几乎不再使用 git reset。如果 AI 写歪了，直接告诉它“换个思路”，它会在现有基础上自我修正。甚至连 Plan Mode（规划模式） 都变得不再必要，就像前面提到的，新一代模型（GPT-5.2等）学会了“深思熟虑”，能一次性搞定复杂重构。

跨项目“抄作业” (Cross-Referencing)

代码复用从未如此简单。他不再写 Prompt 描述需求，而是直接说：

“Look at ../vibetunnel project, and implement the same logging system here.”

AI 会自动跨目录读取代码，提炼模式，并完美适配到当前项目。

基础设施的重构：CLI First

为了配合这种极速开发，Peter 彻底重构了他的技术栈选择逻辑。

拥抱 CLI (Command Line Interface)

“Whatever you build, start with a CLI.”

无论做什么 App，先做 CLI 版本。因为 Agent 调用 CLI 最方便，测试 CLI 最容易。GUI 只是 CLI 的一层皮。只要内核跑通了，让 AI 套个 React 壳只是分分钟的事。

Oracle（预言机）

当 Agent 遇到知识盲区（比如最新的 API 变动）时，它会自动调用 Oracle ——一个Peter开源实现的、联网的、专门负责爬取文档并总结答案的“元智能体”。知识获取的闭环，彻底自动化了。

文档驱动 (Docs-Driven)

他不再维护复杂的 Prompt 库，而是维护项目的 docs/ 目录。

想规范 AI 的行为？写一个 docs/architecture.md。

想让 AI 学会用 Vercel？在 CLAUDE.md 里加一行：logs: axiom or vercel cli。

文档，就是 AI 的“长期记忆”和“员工手册”。

给开发者的启示：核心竞争力迁移

在 Peter 的工作流中，我们看到了程序员核心竞争力的转移：

1. 系统设计 (System Design) 是王道：
   当前的 AI 搞不定分布式系统设计，搞不定数据库 Schema 的前瞻性规划。这些“硬骨头”，才是人类的领地。

2. 选择 AI 友好的生态：
   TypeScript (Web), Go (CLI), Swift (App)，这三者是 AI 掌握得最好的。Peter 特别提到了 Go——以前他并不感冒，但后来发现 AI 写 Go 写得极好。为什么？因为 Go 简单的类型系统让 Lint 检查极快，AI 能迅速修正错误。相比之下，那些类型系统过于复杂或编译检查极其严格的语言，可能会增加 AI“一次做对”的难度，拖慢你的推理速度。

3. 自动化一切 (Automate Everything)：
   不要手动注册域名，写个 Skill 让 AI 去做。不要手动发推特，写个 CLI 让 AI 去发。为你自己，也为你的 AI 员工，构建大量的自定义基建。

小结：享受创造

有人担心 AI 会让程序员失业，但 Peter 的实录告诉我们：这可能是程序员最好的时代。

在这个时代，限制你产出的不再是你的手速，也不再是你对某个库的熟悉程度，而仅仅是你的想象力。

当你可以以推理速度交付软件，当你看着代码像瀑布一样流过屏幕时，编程就不再是枯燥的搬砖，而是一场纯粹的、创造性的游戏。

资料链接：

• https://steipete.me/posts/2025/optimal-ai-development-workflow
• https://steipete.me/posts/2025/shipping-at-inference-speed

你的“未来工作流”

Peter 的工作流让我们看到了未来的一角。你敢想象自己“不再读代码”的那一天吗？在你的理想中，AI 应该帮你接管哪些“脏活累活”，让你能专注于更高维度的创造？

欢迎在评论区分享你的脑洞或对未来的担忧！让我们一起定义属于自己的 AI 工作流。

如果这篇文章点燃了你对 AI 编程的全新想象，别忘了点个【赞】和【在看】，并转发给你的极客朋友，邀请他们一起见证未来！

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2026-01-27 07:21:49

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/27/typescript-compiler-go-rewrite-10x-speed-microsoft-details

大家好，我是Tony Bai。

“JavaScript 是一门很棒的语言，但它并不是为了编写编译器而设计的。”

备受瞩目的 TypeScript 编译器 Go 重写版（代号 TypeScript 7.0）已经取得了惊人的 10 倍性能提升。在最近的 GopherCon 2025 上，来自 Microsoft TypeScript 团队的 Jake Bailey 带来了一场干货满满的分享，深度揭秘了这场跨语言大迁徙背后的工程挑战与技术细节。

为什么最终选择了 Go？庞大的 AST 如何在 Go 中高效表达？又是如何通过并发设计打破 Node.js 的性能枷锁的？本文将带你深入编译器内部，一探究竟。

缘起：当 JavaScript 触碰到天花板

TypeScript 自 2012 年发布以来，一直采用“自举” (Self-hosting) 的方式，即用 TypeScript 编写 TypeScript 编译器。这带来了巨大的好处：团队能第一时间吃自己的狗粮，社区贡献也极其方便。

然而，JavaScript 并不是为了编写高性能编译器而设计的。随着代码库规模的爆炸式增长（如 VS Code 的 150 万行代码），基于 Node.js 的编译器逐渐触碰到了性能天花板：

• 单线程与内存限制：JavaScript 无法高效利用多核 CPU，且 Node.js 构建环境（如 Electron）常常面临 4GB 内存上限，导致大型项目编译时频繁 OOM。
• 昂贵的对象模型：JavaScript 的对象模型开销巨大，而编译器需要创建数以百万计的 AST 节点，这对内存和 GC 都是沉重的负担。
• 异步的代价：async/await 虽然方便，但带来了著名的“函数着色”问题，且 Promise 对象的分配本身就有非零的运行时开销。

尽管团队已经用尽了 JIT 优化、缓存、单态化 (monomorphization) 等高级手段，但性能提升的边际效应越来越小，OOM 问题依然挥之不去。移植到另外一种语言，成为了打破僵局的唯一选择。

明确目标：新编译器的硬性指标

既然决定要移植到新语言，那么新语言必须解决 JavaScript 的痛点，同时不能丢失现有的优势。团队列出了几条不可妥协的硬性指标：

1. 极致速度：必须编译为原生机器码 (Native Code)，摆脱解释器和 JIT 的预热开销。
2. 共享内存并发：这是性能翻盘的关键。新语言必须对多线程共享内存有强力支持，以便充分压榨多核性能。
3. 跨平台支持：必须能运行在所有主流操作系统上，最重要的是——必须能编译为 WebAssembly，以确保在浏览器环境（如 vscode.dev）中的体验。
4. 无缝移植：鉴于 TypeScript 没有正式的语言规范（Spec），现有的编译器实现就是事实上的规范。因此，新语言必须能够最大程度地保留原有代码的结构和逻辑，以确保行为的一致性。

正是这几条苛刻的标准，将选型的范围迅速缩小。

选型：为什么是 Go？

在考察了 Rust、C#、Zig 等语言后，Go 脱颖而出。Jake 透露了核心的决策逻辑：

1. 带 GC 的内存管理：编译器涉及大量复杂的、循环引用的数据结构（如 AST 节点），“手动”管理内存（如 Rust）会带来巨大的心智负担和开发成本。Go 的 GC 完美契合这一需求。
2. 结构相似性：TypeScript 的代码风格（无类、大量函数和接口）与 Go 非常相似。这使得“移植”而非“重写”成为可能。
3. 学习曲线平缓：团队中大部分是 TypeScript 专家而非系统编程专家。Go 的简单性让团队能迅速上手。
4. 跨平台与性能：Go 编译为原生机器码，天生支持高并发，且能轻松跨平台（包括编译为 WASM）。

Go完美地契合了TypeScript编译器移植的需求！

早期验证：手写原型与意外惊喜

在决定全面转向 Go 之前，团队并未贸然行动，而是采取了稳健的“原型验证”策略。

他们从编译器的最底层——扫描器 (Scanner) 和解析器 (Parser)——开始，尝试手工将 TypeScript 代码逐行“翻译”为 Go 代码。与此同时，为了确保决策万无一失，还有几位成员试探性地尝试了其他语言方案。

结果令人振奋：即使是初步的手写 Go 代码，解析速度也达到了原版的 5 倍左右！

更重要的是，团队惊喜地发现，手写的 Go 代码在结构和逻辑上与原始的 TypeScript 代码惊人地相似。这种代码形态上的高度一致性，不仅验证了 Go 是正确的选择，更为后续大规模自动化工具的开发注入了强心剂。

移植实战：从 ts-to-go 到并发革命

1. 自动化移植工具：ts-to-go

为了加速迁移，Jake 编写了一个 ts-to-go 工具，能将 TypeScript 代码“直译”为 Go 代码。

• TS 的 interface -> Go 的 interface
• TS 的 class -> Go 的 struct + methods
• 复杂的位运算和逻辑判断 -> 自动转换为 Go 的等价写法

虽然不能 100% 完美转换，但这让团队在初期就能获得一个“虽然丑但能跑”的版本，极大加速了进程。

2. 数据结构的重新设计

在 JavaScript 中，对象是动态的；在 Go 中，一切皆有类型。团队不得不对 AST 的数据结构进行大刀阔斧的改革。

• 消除 interface 滥用：最初的移植版本大量使用 interface 来模拟 TS 的多态，导致了巨大的内存开销（胖指针）和 nil 检查地狱。
• 拥抱 struct 嵌入：最终，他们设计了一个基础 Node 结构体，并将其嵌入到所有具体的 AST 节点中。这不仅减少了内存占用，还彻底解决了 nil 接口的问题。

3. 并发：性能提升的核心引擎

这是 Go 带来的最大红利。旧的 TS 编译器是单线程的，解析、绑定、检查、生成都在一条线上排队。

而在 Go 版本中：

• 解析 (Parsing)：每个文件可以独立解析，完全并行。
• 绑定 (Binding)：每个文件的符号绑定也是独立的，完全并行。
• 类型检查 (Type Checking)：这是最难的部分，因为文件间存在复杂的依赖。团队采用了“独立检查器” (Independent Checkers) 的模式，为每组文件分配一个独立的检查器，虽然会有少量重复工作，但实现了高度的并行化。

结果是惊人的：VS Code 的编译时间从 80 秒缩短到了 7 秒，速度提升超过 10 倍！

踩坑与优化：Go 也没那么简单

当然，移植过程并非一帆风顺。Jake 分享了几个典型的“水土不服”案例：

• 影子变量 (Shadowing)：Go 允许在内层作用域遮蔽外层变量（如 err、result等），这导致了无数隐蔽的 Bug。Jake 甚至为此专门写了一个静态分析工具(https://jakebailey.dev/posts/go-shadowing)来抓这些虫子。
• 方法值的分配：在 Go 中，将方法作为值传递（如 parser.LookAhead）会产生一次内存分配。在一个频繁调用的紧密循环中，这带来了 17% 的性能损耗。解决方案是改回显式的函数调用。
• 字符串拼接：JavaScript 引擎对字符串拼接有深度优化（Cons-string），而 Go 的 + 操作符则是实打实的内存拷贝。这导致初期的移植版本在处理大量字符串时性能惨不忍睹。

遗憾与取舍：那些我们怀念的 TypeScript 特性

正如 Jake 在演讲中所言，这次迁移是一场巨大的工程胜利，但也是一次充满妥协的旅程。从表达力丰富的 TypeScript 转向“极简主义”的 Go，团队不得不忍痛割爱，放弃了许多令人怀念的语言特性：

• 编译期空值安全 (Compile-time nil safety)：这是团队最怀念的特性。在 Go 中，空指针异常（Panic）依然是悬在头顶的达摩克利斯之剑，而在 TypeScript 中，null/undefined 是类型系统的一部分，能被编译器严格检查。
• 空值合并与链式调用 (??, ?.)：Go 缺乏这些语法糖，使得代码中充斥着冗长的 if x != nil 检查，远不如 TypeScript 优雅。
• 联合类型与类型收窄 (Union types, narrowing)：TypeScript 强大的联合类型让数据建模极其灵活，而在 Go 中，这不得不退化为接口或带有大量字段的结构体。
• 泛型方法与三元运算符：这些“现代化”特性的缺失，让从前端背景转过来的工程师们颇感不适。

然而，对于编译器团队来说，为了性能，这一切“阵痛”都是值得的。他们用语法的繁琐换取了运行时的极速，这正是工程世界中最经典的“等价交换”。

注：关于泛型方法，Go团队很大可能将在Go 1.27支持！

未来展望：TypeScript 7.0

目前，Go 版本的编译器已经能通过 10 万个测试用例，并在 Slack、Figma 等大厂的内部构建中试运行（Slack 的构建时间从 6 分钟降至 40 秒）。

Microsoft 计划在 TypeScript 6.0 中开始引入一些破坏性变更，为 Go 版本的上位做铺垫。而那个完全由 Go 驱动、极速的编译器，预计将被命名为 TypeScript 7.0。

这场从 Node.js 到 Go 的大迁徙，不仅证明了 Go 在复杂编译器领域的工程能力，也为所有面临类似性能瓶颈的团队，提供了一个极具参考价值的范本。

注：微软在2025年12月初发布了TypeScript 7.0的最新进展，大家可以在 https://devblogs.microsoft.com/typescript/progress-on-typescript-7-december-2025/ 这里了解详情。

资料链接：https://www.youtube.com/watch?v=PZm_YbE3fcA

你的“重写”冲动

微软用 Go 重写 TS 编译器，是一次壮士断腕般的成功尝试。在你维护的项目中，是否有那个让你想要“推倒重来”的性能瓶颈？如果让你选，你会
用 Go 还是 Rust 来重写它？

欢迎在评论区分享你的重构经历或选型思考！ 让我们一起探讨如何在性能与开发效率之间找到平衡。

如果这篇文章让你对 Go 在大型项目中的潜力有了新的认识，别忘了点个【赞】和【在看】，并转发给你的架构师朋友！

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2026-01-25 08:24:12

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/25/claude-code-official-best-practices-50-core-rules

大家好，我是Tony Bai。

在使用 Claude Code 的过程中，你是否遇到过这种情况：

有时候它简直是神，几秒钟就能重构一个复杂的模块；但有时候它又蠢得让人抓狂，甚至会一本正经地写出跑不通的代码，或者把你刚刚纠正过的错误再犯一遍。

为什么？是模型不稳定吗？

不，这通常是因为你的“打开方式”不对。

Claude Code 本质上是一个运行在 CLI 环境中的自主智能体（Agentic Coding Environment）。它受限于一个核心物理法则：上下文窗口（Context Window）。

• 上下文满了，它就会“失忆”。
• 指令不清晰，它就会“幻觉”。
• 没有反馈，它就会“盲目自信”。

为了帮你跨越从“新手”到“高玩”的门槛，我精读了 Anthropic 刚刚发布的官方最佳实践文档，并结合实战经验，提炼出了这 50 条核心军规。

掌握了它们，你就是指挥 AI 军团的编排者（Orchestrator）了。

基础心法——对抗熵增 (Foundational Tips)

核心逻辑： 上下文是稀缺资源，清晰度是最高杠杆。

1. Clear Task Framing： 开局第一句话决定成败。明确告诉它：Role（角色） + Task（任务） + Context（背景）。
2. Front Load Instructions： 最重要的约束（比如“绝对不要修改配置文件”），必须放在 Prompt 的最前面。
3. Verification (最高杠杆)： 这是最重要的 Tip。 必须给 Claude 一个“验证它自己工作”的方法。
   • ❌ “修复这个 Bug。”
   • ✅ “修复这个 Bug，并编写一个测试用例来验证修复是否成功。”
4. Provide Screenshots： 涉及 UI 修改，直接粘贴截图。Claude 现在的视觉能力极强，一张图胜过千言万语。
5. Address Root Causes： 遇到报错，明确告诉它：“不要仅仅消除报错（Suppress），要解决根本原因。”
6. Plan Mode (Shift+Tab)： 复杂任务（涉及 >2 个文件）必须先进 Plan 模式。
   • Explore -> Plan -> Implement。
7. Review the Plan： 在它动手写代码前，先 Review 它的计划。这时候纠偏成本最低。
8. One-shot vs Plan： 改个拼写错误？直接干。重构模块？必须 Plan。
9. Specific Context： 不要让它通读整个仓库。用 @ 引用具体文件。
10. Rich Content： 善用 cat error.log | claude，直接把日志管道喂给它。
11. Clear Context： 任务做完了？立刻运行 /clear。不要在垃圾堆里盖新楼。
12. Summarize Before Clear： 如果想保留记忆，先让它 /compact（压缩上下文），再继续。

工程化配置——给 AI 立规矩 (Configuration)

核心逻辑： 不要每次都手动教，把规则固化到文件里。

1. CLAUDE.md 是宪法： 在根目录创建 CLAUDE.md，这是它每次启动必读的“员工手册”。
2. Use /init： 运行 /init 命令，让 Claude 自动分析项目并生成初始的 CLAUDE.md。
3. Prune Ruthlessly： CLAUDE.md 不要写废话！
   • ❌ “请写出优雅的代码。”（浪费 Token）
   • ✅ “使用 npm run test:unit 运行单元测试。”（高价值信息）
4. Bash Commands： 在文档里告诉它项目特有的命令（如构建、部署脚本）。
5. Code Style： 明确约定：用 Tab 还是 Space？用 TypeScript 还是 JS？
6. Import Rules： 告诉它 @src/ 别名指向哪里，避免它瞎猜路径。
7. Child Directories： 对于 Monorepo，可以在子目录放单独的 CLAUDE.md，它会自动继承。
8. Permissions Allowlist： 别做“点点点”工程师。用 /permissions 把 ls, grep, npm test 加入白名单。
9. Sandbox Mode： 对于不信任的任务，开启 /sandbox，让它在隔离环境中撒欢。
10. Dangerously Skip： 只有在完全可控（断网/沙箱）时，才使用 –dangerously-skip-permissions。
11. CLI Tools： 安装 gh (GitHub CLI)，让 Claude 能直接提 PR、看 Issue。
12. MCP Connect： 使用 claude mcp add 连接 Postgres 或 Notion。数据不再是孤岛。
13. Learn CLI： 不知道怎么用某个工具？让 Claude 先运行 tool –help 自学。

技能与自动化——扩展能力 (Skills & Automation)

核心逻辑： 把重复的流程封装成“技能”，把 AI 集成到流水线。

1. Skills Definition： 在 .claude/skills/ 下创建 SKILL.md，定义可复用的能力。
2. Domain Knowledge： 把复杂的业务逻辑（如“订单状态流转规则”）封装成 Skill，用到时才加载。
3. Disable Model Invocation： 对于高风险 Skill，设置 disable-model-invocation: true，强制人工确认。
4. Custom Subagents： 定义专门的 .claude/agents/security-reviewer.md。
   • 让它扮演“安全专家”，只负责 Review，不负责写代码。
5. Delegate to Subagents： 在主会话中说：“用 security-reviewer 检查刚才的代码。”
6. Install Plugins： 运行 /plugin，去市场找现成的技能包（如 Python 代码分析）。
7. Code Intelligence Plugin： 必装！给 Claude 提供“跳转定义”和“查找引用”的能力（基于 LSP）。
8. Hooks： 设置 .claude/settings.json 中的 Hooks。
   • 例如：每次 Auto-fix 后自动运行 Lint。
9. Headless Mode： claude -p “prompt”。这是自动化的神器。
10. CI Integration： 在 GitHub Actions 里用 Headless Mode 自动 Review PR。
11. Structured Output： 使用 –output-format json，让脚本能解析 Claude 的回答。
12. Fan-out Pattern： 批量修改 100 个文件？写个 Shell 脚本循环调用 claude -p。

避坑指南——反模式 (Anti-patterns)

核心逻辑： 识别“失败的味道”，及时止损。

1. The Kitchen Sink Session： 试图在一个 Session 里修 Bug、写新功能、又写文档。
   • 后果： 上下文污染，智商直线下降。
   • 解法： 一事一议，做完就 /clear。
2. Over-correcting： 纠正了两次还不对？
   • 后果： 错误路径被强化，越改越错。
   • 解法： 别纠缠！直接 /clear，优化 Prompt 后重来。
3. The Trust-then-Verify Gap： 还没测试就觉得“看起来是对的”。
   • 后果： 生产环境事故。
   • 解法： 没有 Pass 测试的代码，一行都别信。
4. The Infinite Exploration： 让它“调查一下代码库”，不给范围。
   • 后果： 读了几百个文件，Token 耗尽，还没开始干活。
   • 解法： 限制搜索范围，或者用 Subagent 去做调研。
5. Vague Error Reporting： 只说“不行”或“报错了”。
   • 后果： Claude 只能瞎猜。
   • 解法： 粘贴完整的 Stack Trace。

高阶操作——神级技巧 (Pro Moves)

1. Resume Session： 昨天没干完？claude –resume 接着聊。
2. Rename Session： 用 /rename 给会话起个好名字（如 feat-login-oauth），方便找回。
3. Rewind (Esc+Esc)： 走错方向了？双击 Esc 回滚到上一步，比改代码快。
4. Let Claude Interview You： 不知道怎么写 Spec？
   • Prompt：“我想做个 X 功能。请作为一个资深架构师，向我提问，直到你觉得信息足够写出 Spec 为止。”
5. Self-Correction Loop： 让它自己改自己的作业。
   • Prompt：“分析你刚才生成的代码，找出 3 个潜在的 Edge Case，并修复它们。”
6. Model Tier Selection： 简单的 Lint 修复用 Haiku（快且便宜），架构设计用 Opus（聪明但贵）。
7. Parallel Sessions： 开两个终端。一个写代码（Writer），一个做 Review（Reviewer）。左右互搏，质量倍增。
8. Develop Intuition： 最后的建议——多用。建立对“上下文容量”和“模型能力边界”的体感。

小结：从 直觉 到 方法论

刚开始使用 Claude Code，你可能靠的是直觉。但要在大规模工程中稳定产出，你必须依靠方法论。

这 50 条军规，就是从“抽盲盒”走向“工业化生产”的桥梁。掌握了它们，你就不再是被动的 User，而是这支硅基军团的 Commander。

资料链接：https://code.claude.com/docs/en/best-practices

深度实战：构建你的“AI 原生工作流”

Tip 只是冰山一角。真正的威力在于将这些技巧组合成一套“开发工作流”。

在我的极客时间专栏《AI 原生开发工作流实战》中，我将带你实战演示：

• CLAUDE.md 实战：如何从零编写一个完美的、模块化的项目宪法？
• 驾驭Claude Code：实现工作流自动化
• 从“AI使用者”进化为规范驱动开发的“工作流指挥家”

别再用蛮力写代码了。扫描下方二维码，学会用 AI 的杠杆。

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？

继《Go语言第一课》后，我的《Go语言进阶课》终于在极客时间与大家见面了！

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2026-01-25 07:57:26

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/25/gas-town-multi-agent-orchestration-ai-programming-revolution

大家好，我是Tony Bai。

“启示录”（Apocalypse）在希腊语原意中并非仅指毁灭，更意味着“揭开面纱”。

2026 年的钟声敲响时，软件开发领域正经历着这样一场启示录。旧世界——那个由 IDE、手动键入代码、人类结对编程构成的世界——正在崩塌。我们拥有了前所未有的强大模型（Claude Sonnet/Opus 4.5、GPT-5、Gemini 3.0 Pro等），但当开发者试图用它们构建庞大的企业级系统时，却陷入了另一种混乱：我们被淹没在无数的 Prompt 中，我们在复制粘贴中迷失，我们变成了 AI 的保姆。

前 Amazon/Google 资深工程师、传奇技术博主 Steve Yegge 在其 57 岁生日之际，用一款名为 Gas Town 的工具，揭开了新世界的面纱。

他指出，行业的方向错了。我们一直在试图制造一只能够解决所有问题的“超级蚂蚁”（Super-Ant）。但纵观生物学与人类工业史，解决复杂规模化问题的从来不是一个个体，而是分工明确、协同工作的群体。

Gas Town 的发布，标志着 AI 编程正式从 “单点辅助” (Level 6) 迈向 “集群编排” (Level 。在这个新世界里，IDE 变成了过时的手工作坊，而 Gas Town 则是一座由 Go 语言 构建的、轰鸣作响的 AI 软件工厂。

本文将带大家走进这片废土，见证多智能体编排如何开启这场工业革命。

软件开发的范式转移

开发者进化的终局

Steve Yegge 在其著名的《Revenge of the Junior Developer》中曾预言，AI 将赋予初级开发者对抗资深专家的能力。但他现在的观点更进一步：人类开发者必须进化为“编排者”（Orchestrator）。

为了厘清从“手工作坊”到“工业化生产”的演变路径，他在《Welcome to Gas Town》一文中，提出了一套精准的开发者 AI 进化等级论。首先，你需要在表格中找到自己的位置：

• Stage 1: 零 AI 或近乎零 AI (Zero or Near-Zero AI)
  处于这一阶段的开发者，也许只使用基础的代码补全功能，偶尔向 Chat 问几个问题，工作流基本维持传统原貌。
• Stage 2: IDE 中的编码智能体（权限开启）
  你开始使用 IDE 侧边栏里那个窄窄的编码 Agent。但你很谨慎，开启了所有权限拦截，Agent 每次运行工具或修改文件，都需要征求你的许可。
• Stage 3: IDE 中的智能体（YOLO 模式）
  信任度建立。你关闭了烦人的权限询问，进入 YOLO (You Only Look Once) 模式。Agent 的权限变大，操作变得丝滑流畅。
• Stage 4: IDE 中的宽屏智能体 (Wide Agent)
  Agent 逐渐反客为主，占据了屏幕的核心位置。源代码退居幕后，你不再逐行编写，而是在审阅 Agent 生成的 Diffs（差异）。
• Stage 5: CLI 单体智能体 (CLI, single agent)
  你离开了 IDE，进入终端（CLI）。Diff 信息在屏幕上飞速滚动，你可能扫一眼，也可能根本不看，直接让它提交。
• Stage 6: CLI 多智能体 (CLI, multi-agent)
  这是目前大多数高阶玩家的水平。 你经常在终端里并行运行 3 到 5 个 Claude Code 实例。你的编码速度非常快，远超常人。
• Stage 7: 10+ 智能体（人工管理）
  你试图同时操作 10 个以上的 Agent，但你开始触碰到“人肉管理”的极限。窗口切换、上下文同步让你手忙脚乱，效率反而开始下降。
• Stage 8: 构建你自己的编排器 (Building your own orchestrator)
  这就是 Gas Town 所在的领域，也是进化的终局。你站在了技术的最前沿，开始自动化整个工作流。你不再操作 Agent，你编排它们。

Gas Town 就是 Stage 8 的产物。当你有 30 个 Agent 同时工作时，你不再写代码，你是在管理产能。

为什么是“工厂”？

Gas Town 的核心隐喻是“工厂”。

在传统 IDE 模式下，AI 是你的结对编程伙伴（Partner）。这听起来很温馨，但不可扩展。你不能和 50 个人同时结对编程。

在 Gas Town 模式下，AI 是工人（Worker）。

• 可替换性： 工人是“耗材”。一个 Agent 跑偏了、卡住了、上下文满了，直接销毁，启动一个新的接手。
• 专业分工： 有的负责写代码，有的负责 Review，有的负责合并，有的负责打扫卫生。
• 流水线： 任务在不同的 Agent 之间流转，而不是堆积在一个人身上。

解构 Gas Town —— 欢迎来到废土

Gas Town 的命名致敬了《疯狂的麦克斯》（Mad Max），暗示了 AI 编程早期的混乱与狂野。但在这层废土朋克的外衣下，是一套严密的分布式系统架构。

基础设施：Town 与 Rig

Gas Town 采用了一种类似 Kubernetes 的层级架构：

• Town (工作区)： 对应 Kubernetes 的 Cluster。这是你的根目录（如 ~/gt），也是 gt 命令行工具管理的边界。
• Rig (钻井/项目)： 对应 Kubernetes 的 Node/Namespace。Town 下的每一个 Git 仓库就是一个 Rig。Gas Town 天生支持 Monorepo 或 多仓库并行开发。你可以命令 AI：“在前端 Rig 加个按钮，同时在后端 Rig 写好 API。”

角色体系 (The Roles)：智能体社会学

Gas Town 不使用通用的 AI，而是将 LLM 封装为特定的角色 (Persona)。每个角色都有独立的 System Prompt、上下文记忆和权限边界。

1. The Mayor (市长/经理)

• 职责： 指挥官与交互入口。
• 工作流： 用户通过 tmux 窗口向 Mayor 下达模糊指令（例如：“把登录页面的 CSS 丑陋问题修一下”）。Mayor 不会自己去修，它会分析需求，创建任务单（Beads），然后呼叫工人。

2. The Crew (船员/核心团队)

• 职责： 你的贴身设计团队与长期雇佣兵。
• 特性： Long-lived (长寿的) 与 Named (有名字的)。
• 差异： 与一次性的 Polecats 不同，Crew 是你项目中的固定成员（你可以给它们起名，如 ‘Jack’, ‘Gus’, ‘Max’）。它们拥有持久的身份，直接向你汇报，不归 Witness 管辖。
• 用途： 它们是 Gas Town 里的“高级脑力工作者”。你通常用它们来进行复杂的架构设计、深入的代码审查，或者生成给 Polecat 做的“燃料”（Guzzoline，即详细的任务清单）。你可以在 tmux 中快速循环切换不同的 Crew 成员，像检阅精英部队一样给它们派活，甚至可以指定其中一个为“PR Sheriff”（PR 警长）来专门管理代码合并。

3. Polecats (臭鼬/一次性工人)

• 职责： 真正的执行者，耗材。
• 特性： Ephemeral (短命的)。Polecats 是 Gas Town 的消耗品。它们是无状态的、用完即弃的。
• 蜂群战术 (Swarming)： 这是 Gas Town 最恐怖的能力。你可以瞬间启动 20 只 Polecats，并行处理积压的 20 个 Bug。它们各自拉分支、写代码、跑测试、提 PR，然后自我销毁。

4. The Refinery (炼油厂/合并专员)

• 职责： 解决 Merge Hell (合并地狱)。
• 痛点： 当 20 只 Polecats 同时提交代码时，Git 冲突是必然的。
• 机制： Refinery 维护一个合并队列 (Merge Queue)。它像一个冷静的守门员，依次将 PR Rebase 到主干，运行集成测试，解决冲突，合并代码。如果没有 Refinery，大规模的 AI 编程将不可持续。

5. The Witness (见证人/修复者)

• 职责： 监控与运维。
• 痛点： AI 经常会“发呆”（卡在等待输入界面）或陷入死循环。
• 机制： Witness 像一个巡逻的监工，它不写代码，只盯着 Polecats 的状态。如果发现某个 Worker 长时间没反应，Witness 会执行 gt nudge（推一下）或重启该 Worker。

6. The Deacon (执事) & Dogs (猎犬)

• 职责： 系统守护进程。
• 机制： Deacon 运行在一个死循环中，维护系统的“心跳”。为了防止 Deacon 自己被繁重的杂务阻塞，它配备了一组名为 Dogs 的子 Agent，专门处理日志清理、状态同步等脏活。

核心机制：GUPP 与 NDI

Gas Town 的运行依赖两大理论基石：

GUPP (Gas Town Universal Propulsion Principle)

定义： “如果钩子（Hook）上有工作，Agent 必须运行它。”

LLM 通常被训练得非常礼貌，倾向于等待用户指令。Gas Town 必须打破这种“礼貌”。系统通过底层的事件循环，不断向 Agent 发送信号，强制驱动它们读取任务队列。

NDI (Nondeterministic Idempotence)

定义： 非确定性幂等性。

在 Temporal 等传统编排系统中，工作流要求是确定性的。但在 AI 领域，同样的 Prompt 每次生成的代码都不同。

Gas Town 接受这种混沌。它不要求过程一致，只要求结果收敛。

• Agent 崩溃了？没关系，新的 Agent 启动，读取 Git 中的状态（Checkpoint），继续干。
• 代码写错了？没关系，测试挂了会触发新的 Loop，直到测试通过。

这就是 AI 时代的“最终一致性”。

技术核爆 —— MEOW 栈与 Beads 数据面

Gas Town 能够运转，不仅仅是因为 Prompt 写得好，更因为它底层有一套极具颠覆性的数据存储技术。这也是为什么它必须用 Go 重写的原因。

Beads：Git-Backed Graph Database

Steve Yegge 曾尝试用 SQLite 甚至文本文件来存储 Agent 记忆，但最终发明了 Beads。

Beads 是什么？

它是一个分布式任务追踪系统，但它将 Issue（任务） 视为 Code（代码）。

• 存储： 每一个 Bead（任务单）是一个 JSONL 文件，直接存储在项目的 .beads/ 目录下。
• 版本控制： 任务与代码同构。当你切换 Git 分支时，你的任务列表也会自动切换到该分支的状态。这对于 AI 理解“当前分支要干什么”至关重要。
• 无冲突哈希： 为了支持分布式协作，Beads 不使用自增 ID（如 Issue #1），而是使用类似 Git 的哈希 ID（如 bd-a1b2），彻底解决了多 Agent 并发创建任务时的冲突问题。

MEOW 栈：分子级工作流

基于 Beads，Gas Town 构建了 MEOW (Molecular Expression of Work) 技术栈。

• Atom (原子)： 单个任务 Bead。
• Molecule (分子)： 可编程的工作流。它是一个由 Beads 链接而成的有向无环图（DAG）。
  • 例如：设计分子 -> 实现分子 -> Review 分子 -> CI 分子。
• Wisp (游丝)： 运行时的临时分子。它们在内存中流转，执行完即焚毁，不污染 Git 历史。

这套机制让 Gas Town 能够定义复杂的“软件生产配方”。你可以编写一个 Formula（配方），定义“如何修复一个 Bug”，然后让 100 个 Agent 同时执行这个配方。

为什么是 Go？(The “Boring” Advantage)

Steve Yegge 之前尝试过 TypeScript 和 Python，但最终 Gas Town (v4) 选择了 Go。这并非巧合，而是 AI 基础设施演进的必然。

1. AI 生成代码的“质量悖论”：

   • TypeScript: 类型系统过于复杂。LLM 经常为了满足类型检查而生成大量无用的样板代码，浪费 Token 且容易产生幻觉。
   • Python: 动态类型导致运行时错误频发，且作为分发给用户的 CLI 工具，环境依赖管理是个噩梦。
   • Go: Go 的“无聊”是 AI 的福音。 Go 的语法简单、正交、缺乏花哨的语法糖。AI 生成的 Go 代码逻辑扁平（if err != nil），易于静态分析，且编译速度极快。在 Vibe Coding 的循环中，秒级编译意味着 Agent 可以更快地试错。

2. 并发原语：
   Gas Town 本质上是一个高并发的编排系统。它需要同时管理数十个 tmux 会话、监控数十个 Agent 进程、处理并行的 Beads 数据读写。Go 的 Goroutines 和 Channels 让这种复杂的并发模型变得可控且高效。

3. 云原生基因：
   Gas Town 的目标是成为 AI 时代的 Kubernetes。使用与 K8s、Docker、Terraform 相同的语言，意味着它可以无缝融入现有的云原生生态。

实战指南 —— Vibe Coding 与贝佐斯模式

Vibe Coding：氛围编程

在 Gas Town 中，编程不再是打字，而是一种“氛围编程” (Vibe Coding)。

• 你不再关注变量命名，你关注意图。
• 你不再关注函数实现，你关注验收标准。
• 实战场景示例：
  你告诉 Mayor：“给 Beads 项目加个功能，支持导出 CSV。”
  Mayor 创建 Beads，Witness 唤醒 Polecat。
  Polecat 1 写代码，Polecat 2 写测试。
  你不需要看中间过程。5 分钟后，Refinery 通知你：“PR 已准备好，测试通过，请验收。”
  你扫一眼 Diff，回复：“LGTM。”
  代码合并，任务结束。

贝佐斯模式 (Bezos Mode)

这种高效带来的副作用是 “决策疲劳”。

Steve 称之为 Bezos Mode。就像杰夫·贝佐斯一样，你不再做执行层的工作，你整天都在做高维度的决策：架构评审、产品方向判断、风险评估。
这种高密度的决策会迅速耗尽大脑的“缓冲区”。Steve 及其团队发现，使用 Gas Town 后，他们每天下午必须强制午睡（Nap Strike），否则大脑会罢工。

这预示着未来开发者的核心竞争力，将从“编码速度”转变为“决策质量”。

终局 —— 工业化未来

编排器的战国时代

目前，Claude Code 只是“工人”，Loom 和 Ralph Wiggum 试图成为“包工头”，而 Gas Town 是唯一的“工厂”。

Gas Town 不关注单个 Agent 有多强，它关注的是账本 (Ledger)、审计 (Audit Trail) 和 流水线 (Pipeline)。这才是企业级软件开发的刚需。

大公司的黄昏

Steve Yegge 做出了一个激进的预测：“一人一库” (One Engineer per Repo)。

随着 Gas Town 类工具的普及，一个装备了 AI 军团的 3 人精英小组，其产出将吊打 100 人的传统开发部门。大公司内部繁琐的沟通成本，在 AI 的光速执行面前，将成为无法忍受的累赘。

未来的独角兽，可能只有 3 名员工，但拥有 3000 个并发运行的 Agent。

对于开发者而言，现在是时候放下 IDE，学习 Beads，去尝试驾驭那个疯狂、混乱但充满无限可能的 Gas Town 了。

小结：新世界的入场券

截至本文编写时，Gas Town 目前仍处于 v0.5.0 的早期阶段，它昂贵（消耗大量 Token）、危险（可能搞乱代码）、粗糙（基于 tmux）。但它代表了不可逆转的未来。

Gas Town 的出现，就是软件工程领域的“蒸汽机时刻”。它无情地宣告了手工作坊（IDE）时代的终结，并开启了工业化大生产（编排器）的序幕。

Go 语言凭借其稳健、高效和并发优势，再次赢得了这场 AI 基础设施战争的入场券。

“启示录”已经降临。旧世界的围墙正在倒塌，而 Gas Town 的大门已经打开。

因为正如 Steve 所说：“你是想继续做一只忙碌的蚂蚁，还是想成为那只在竹林里指挥若定的熊猫？”

Welcome to Gas Town.

The factory is open.

参考资料

• https://github.com/steveyegge/gastown
• https://github.com/steveyegge/beads
• Welcome to Gas Town – https://steve-yegge.medium.com/welcome-to-gas-town-4f25ee16dd04
• Gas Town Decoded – https://www.alilleybrinker.com/mini/gas-town-decoded/
• Beads best practices – https://steve-yegge.medium.com/beads-best-practices-2db636b9760c
• The Future of Coding Agents – https://steve-yegge.medium.com/the-future-of-coding-agents-e9451a84207c
• Gas Town Emergency User Manual – https://steve-yegge.medium.com/gas-town-emergency-user-manual-cf0e4556d74b
• Stevey’s Birthday Blog – https://steve-yegge.medium.com/steveys-birthday-blog-34f437139cb5

你的“进化”阶段

Gas Town 描绘的未来令人心潮澎湃，也让人心生敬畏。对照文中的“8个进化阶段”，你目前处于哪一级？你准备好迎接“一人一库”的时代，还是更享受传统的结对编程？

欢迎在评论区晒出你的“等级”，或者分享你对多智能体协作的看法！让我们一起在废土中寻找新世界的坐标。

如果这篇文章点燃了你对 AI 编程的全新想象，别忘了点个【赞】和【在看】，并转发给你的极客朋友，邀请他们一起加入 Gas Town！

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