2026-01-10 08:19:34
本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/10/go-dropped-from-7th-to-16th-in-one-year
大家好，我是Tony Bai。
新年伊始，TIOBE 发布了最新的编程语言排行榜。当我满怀期待地去寻找 Go 的身影时，差点以为自己眼花了：
Go 居然从去年的第 7 名，断崖式下跌到了第 16 名！ 占比跌幅高达 1.37%，在这个榜单上几乎是“崩盘”级别的表现。
这是什么概念？这意味着在 TIOBE 的统计里，Go 现在的流行度还不如 Delphi/Object Pascal（第 9 名）和 Visual Basic（第 7 名）。
这就很离谱了。任何一个在 2025 年还在写代码的人，都不会觉得 Go 的生态已经萎缩到这种地步。
是 Go真的凉了吗？还是 TIOBE 的算法“疯”了？
为了验证我的认知是否出现了偏差，我特意查阅了 2025 年其他的权威榜单：
全世界都觉得 Go 挺好，唯独 TIOBE 觉得 Go 要完。这种巨大的反差，逼得我不得不去扒一扒 TIOBE 的底裤——它的排名算法到底是怎么算的？
根据 TIOBE 官方公布的定义文档，它的算法极其简单粗暴，甚至可以说——在 2026 年显得有些可笑。
它的核心逻辑只有一个公式：
在 25 个主流搜索引擎中，搜索 +”
就是这么简单。没有什么复杂的加权，没有什么开发者活跃度分析，就是数一数搜索引擎告诉你“有多少个网页提到了这个语言”。
这种算法在 20 年前或许有效，但在今天，它成为了导致 Go 排名暴跌的元凶。
2025 年最大的变化是什么？是 AI Search。
当我们遇到编程问题时，越来越多的人不再去 Google 翻阅那几百万个搜索结果页面，而是直接问 ChatGPT、Claude 或者 DeepSeek。
TIOBE 明确表示：ChatGPT 等 AI 工具不被纳入统计，因为它们没有“返回结果数量”的计数器。
这就导致了一个悖论：越是热门、现代的语言（如 Go、Python(得益于AI模型训练与应用开发)），其用户群体越年轻、越拥抱新技术，也就越倾向于用 AI 解决问题。 这直接导致了这些语言在传统搜索引擎中的“查询热度”和“新内容生成量”出现显著下降。
相比之下，那些老旧的语言（如 VB、Delphi），其用户群体相对固化，且维护遗留系统时更多依赖传统的文档和论坛搜索，因此受到的冲击较小，甚至在对比中显得“逆势上扬”。
注：Python的占比相对于2025.01也下降了0.68%。
TIOBE 的核心搜索查询是 +”
这对于 Python、Java 这种专有名词来说问题不大。但对于 Go 来说，这就是个灾难。
Google 等搜索引擎在 2025 年大幅调整了算法，致力于打击 SEO 内容农场和低质量生成的页面。
Go 作为一个在云原生时代极速窜红的语言，过去几年充斥着大量的入门教程、培训班广告和搬运文章。搜索引擎的这一波“清洗”，可能不成比例地删除了大量包含 “Go programming” 关键词的低质、重复页面。
虽然页面总量少了，但生态的“干货密度”其实更高了。 然而，在 TIOBE 这种只看“数量”不看“质量”的算法眼里，这就被简单粗暴地解读为“热度暴跌”。而那些生态早已固化、鲜有新内容产生的老语言，反而躲过了这一劫。
注：以上也是笔者的主观分析，不一定与事实相符！
把 Go 排在 Visual Basic 后面，这本身就是一个笑话。
TIOBE 的这次排名暴跌，反映的不是 Go 语言的衰落，而是 TIOBE 这种基于“网页搜索量”的统计方法，在 AI 和现代互联网面前的全面崩塌。
它就像一个依然在用“收音机收听率”来衡量流行音乐热度的老人，已经无法捕捉流媒体时代的脉搏。
所以，各位 Gopher，该写代码写代码，该摸鱼摸鱼。Go 好着呢，别被这个离谱的排名吓到了。
你的“体感”排名
TIOBE 的数据确实让人啼笑皆非。在你心目中，Go 语言现在的真实热度应该排第几？你觉得还有哪个榜单能更客观地反映编程语言的现状？
欢迎在评论区晒出你的“心选榜单”，或者尽情吐槽这个离谱的排名！
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2026-01-09 06:52:22
本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/09/the-most-popular-go-dependency-is
大家好，我是Tony Bai。
在 Go 的世界里，我们每天都在引入各种 import。但你是否想过，整个 Go 生态系统中，究竟哪个包是被依赖次数最多的“基石”？
通常，我们会参考 GitHub Stars 或 Awesome 列表，但这往往带有主观偏差。为了寻找最客观的答案，开发者 Thibaut Rousseau 做了一件疯狂的事：他下载了 Go Proxy 自 2019 年以来的所有模块元数据，构建了一个包含 4000 万个节点、4 亿条关系的巨大图谱。
结果令人大开眼界。
Thibaut 最初的想法很直接：从一个种子项目列表开始，递归地克隆仓库、解析 go.mod。但他很快发现这条路行不通——克隆速度太慢，且严重依赖 GitHub。
于是，他将目光转向了 Go Modules 生态系统的核心枢纽 —— Go Proxy。
通过这两个公开 API，他成功地将整个 Go 生态的元数据“搬”到了本地，构建了一个全量的、不可变的本地缓存。
面对海量的依赖关系，传统的关系型数据库显得力不从心。Thibaut 选择了图数据库 Neo4j。
通过简单的 Cypher 查询语句，复杂的依赖链变得清晰可见。例如，查询一个模块的所有传递性依赖（Transitive Dependencies），在 SQL 中可能需要复杂的递归 CTE，而在 Neo4j 中只需一个简单的 *1.. 语法即可搞定。
经过数天的处理和导入，这个庞大的图谱终于呈现在眼前。让我们看看数据告诉了我们什么：
在“被直接依赖次数”的榜单上，github.com/stretchr/testify 以 259,237 次的惊人数量遥遥领先，是第二名的两倍还多。这再次印证了测试在 Go 社区中的核心地位。
紧随其后的是：
最令人玩味的数据来自 github.com/pkg/errors。尽管这个库多年前就已宣布“归档”（Archived）并停止维护，且 Go 1.13 已内置了类似的错误包装功能，但数据却显示了截然相反的趋势：
这揭示了软件生态中一个残酷的现实：旧习惯难改，且“足够好”的库拥有极其顽强的生命力。 哪怕官方已经提供了替代方案，开发者们依然倾向于使用他们熟悉的工具。
Thibaut 的这个项目不仅仅是一次有趣的数据分析，它为我们观察 Go 生态提供了一个全新的上帝视角。
你可以下载这份数据，自己在本地运行 Neo4j，去挖掘更多有趣的洞见。比如，看看你最喜欢的某个小众库，究竟被谁在使用？或者，去探索一下 Go 生态中那些隐秘的“单点故障”？
在这个由 4000 万个节点构成的宇宙中，还有无数的秘密等待被发现。
资料链接：https://blog.thibaut-rousseau.com/blog/the-most-popular-go-dependency-is/
你的依赖清单
testify 的霸榜并不意外，但 pkg/errors 的顽强生命力确实让人深思。在你的 go.mod 中，是否也有那些“虽然已归档，但真的很好用”的库？或者，你有什么私藏的冷门好库推荐？
欢迎在评论区晒出你的“宝藏依赖”！ 让我们一起发现更多 Go 生态的秘密。
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2026-01-08 12:00:21
本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/08/databases-in-2025-a-year-in-review
大家好，我是Tony Bai。
数据库领域的“毒舌”，CMU教授 Andy Pavlo 再次发布了他的年度回顾（虽然这次是站在 2026 年初的回望）。2025 年对于数据基础设施是疯狂的一年：PostgreSQL 继续确立其霸主地位，引发了巨头间的收购狂潮；AI Agent 通过 MCP 协议正式接管数据库交互；而 Go 社区熟知的 FerretDB 则陷入了与 MongoDB 的法律泥潭。本文将为你深度梳理这份报告背后的技术趋势与行业信号。
如果说 2021 年 Andy Pavlo 首次提出“PostgreSQL 正在吞噬数据库世界”，那么 2025 年则是这一预言的终极验证。PostgreSQL 不再仅仅是一个选项，它已经成为了行业标准，引发了云巨头之间近乎疯狂的并购与研发竞赛。
对于后端和 Go 开发者而言，这意味着 PostgreSQL 协议已成为事实上的“通用语”。无论底层是 Aurora、AlloyDB 还是 Neon，应用层都只需通过标准的 pgx 或 lib/pq 驱动进行连接。掌握 Postgres 的深层特性和优化技巧，将成为未来五年内最具价值的技能之一。
2025 年被定义为所有 DBMS 都支持 MCP (Model Context Protocol) 的一年。
MCP 是由 Anthropic 提出，并随后被 OpenAI 采纳的一种标准化客户端-服务器 JSON-RPC 接口。它允许大语言模型（LLM）与外部工具和数据源进行交互，而无需编写定制的胶水代码。
Andy Pavlo 指出，除了官方实现外，还有数百个第三方的 MCP Server 实现。这对于 Go 开发者是一个巨大的机会：编写高性能、并发安全的 MCP 中间件是 Go 的拿手好戏。
然而，这也带来了安全隐患。Pavlo 警告说，简单的代理只是将 MCP 请求翻译成 SQL，如果没有深度的内省和防护机制，AI Agent 可能会像“在应用里点了 18,000 杯水”一样，意外地摧毁数据库（比如 DROP DATABASE）。企业级 DBMS 开始内置 AI 防火墙，而开源生态则需要更多像 DBHub 这样提供查询限制和超时保护的中间件。
这是 Go 社区最需要关注的法律纠纷。FerretDB 是一个用 Go 编写的开源项目，它提供了一个 MongoDB 兼容的代理层，后端使用 PostgreSQL 存储数据。这让用户可以用 Mongo 的驱动操作 Postgres。
这一案件可能会成为 API 兼容性实现的法律判例。对于那些致力于编写“兼容层”或“协议转换器”的 Go 开发者来说，这是一个危险的信号：模仿专有软件的 API 和线协议，可能会面临越来越大的法律风险。
在数据工程领域，Parquet 格式已经统治了近 15 年。但在 2025 年，为了适应现代硬件（NVMe SSD, GPU）和 AI 负载，新的挑战者涌现。
Andy Pavlo 的这篇回顾虽然笔调幽默甚至带有讽刺，但其揭示的技术趋势却是严肃的：
对于 Gopher 来说，关注 PostgreSQL 的协议生态、学习构建安全的 MCP 服务、并警惕开源协议的法律边界，将是 2025 年（及以后）的重要课题。
资料链接 – Databases in 2025: A Year in Review by Andy Pavlo
你的数据库“军火库”
数据库的世界正在发生剧变。在你的项目中，PostgreSQL 是否已经成为了默认选择？你如何看待 AI Agent 直接操作数据库的未来？
欢迎在评论区分享你的选型思考或对 FerretDB 事件的看法！让我们一起看清趋势，少走弯路。
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2026-01-08 08:06:12
本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/08/how-claude-code-works
大家好，我是Tony Bai。
在过去两年里，我们见证了 AI Coding Agent的尴尬童年：从最初笨拙的 Copy-Paste，到 Cursor 的 VS Code Fork 革命，再到如今 Claude Code 这种 CLI Coding Agent的出现。
为什么以前的 Agent 总是卡在“演示很酷，实战很废”的怪圈里？而 Claude Code 究竟做对了什么，让它突然变得如此顺手？
答案可能出乎意料的枯燥：不是魔法，是更好的模型加上更“傻瓜”的架构。
这不是一篇 Anthropic 的官方通稿。本文基于 PromptLayer 创始人 Jared Zoneraich 的深度逆向工程与实战分享。我们扒开了 Claude Code 的外衣，试图还原 Coding Agent 从“玩具”进化为“神器”的技术跃迁路径。
如果你在 2024 年开发过 Agent，你一定画过那种复杂的 DAG（有向无环图）：
结果呢？我们得到了一张维护噩梦般的蜘蛛网。
Claude Code（以及 Gemini Cli、CodeX 等新一代Cli Coding Agent）的架构哲学可以用 Python 之禅概括：Simple is better than complex.
它们抛弃了复杂的 DAG，拥抱了 Master While Loop。
我们再用更为详细一些的伪代码来诠释这个master loop：
# Claude Code 的核心逻辑伪代码
messages = [...]
while True:
response = model.generate(messages)
if not response.tool_calls:
break
for tool in response.tool_calls:
result = execute_tool(tool)
messages.append(format_result(result))
就这么简单。Give it tools, and get out of the way.
这种架构的自信来源于模型能力的提升。现在的模型（如 Claude 4.5 Sonnet）已经足够聪明，能够自己决定“我需要先 grep 一下代码，发现不对，再 ls 一下目录，最后 edit 文件”。它不需要你预设路径，它需要的是自由探索的空间。
Claude Code 的工具箱极其精简，但每一个都切中要害。Jared 在逆向分析后发现，这套工具集本质上是在模拟一个人类高级工程师在终端里的行为。(注：按照Jared的说法，这些工具箱中的工具可能随Claude Code的版本的变化而不同!)
如果只保留一个工具，那就是 Bash。
Claude Code 没有选择全量重写文件（Rewrite），而是选择了 Diff。
还记得那些为了让 Agent 理解代码库而建立的复杂向量数据库（Vector DB）吗？Claude Code 说：不需要。
它直接使用 grep 和 glob。这不仅是因为现在的 Context Window 够大，更是因为这符合工程师的直觉。当你接手一个新项目时，你不会先在大脑里建立一个向量索引，你会先 ls 看看目录结构，然后 grep 关键字。模拟人类的行为，往往是最佳策略。
当任务太复杂，上下文快爆了怎么办？Claude Code 引入了 Task 工具。
它可以启动一个子 Agent（Sub-agent），拥有独立的上下文，去执行特定的任务（比如“阅读完所有文档并总结 API 用法”），然后只将最终结果返回给主 Agent。这有效地解决了 Context 污染问题。
在传统软件工程中，我们习惯于通过代码控制一切：if 条件 A 发生，执行 B。但在构建 Coding Agent 时，这种“控制欲”往往是最大的敌人。
Jared 分享了一个极具启发性的失败案例：
为了让 Agent 更好地操作 PromptLayer 的网页后台，他曾试图进行“人工辅助”——给网页上的每个按钮都加上了详细的 Title 和标签，试图告诉 Agent “点击这里会发生什么”。
结果呢？Agent 的表现反而变差了。
为什么？因为额外的信息变成了噪音，分散了模型的注意力。模型原本可以通过“观察-尝试-纠错”的循环自己搞定任务，但人类的“硬编码微操”反而限制了模型的泛化能力。
Claude Code 的设计哲学是：当你有疑问时，相信模型(rely on the model)。
工程师的直觉是“把路铺好”，但 AI 时代的直觉应该是“给它地图，让它自己走”。
不需要复杂的微调，也不需要向量库。Claude Code 依靠项目根目录下的 CLAUDE.md 来理解项目规范。
这本质上是 Prompt Engineering 的胜利。它让配置变得透明、可读、可由用户（甚至 Agent 自己）随时修改。
Jared 分享了基于泄露信息的 Claude Code System Prompt 核心原则，这些原则非常值得我们借鉴：
这些指令的目的只有一个：让 Agent 看起来更像一个干练的 Senior Engineer，而不是一个啰嗦的 Chatbot。
随着任务变复杂，System Prompt 会越来越长，甚至超过 Context 限制。Claude Code 引入了 Skills 机制。
你可以把它理解为按需加载的“技能包”。Agent 会根据当前任务，决定是否加载额外的上下文或能力。
典型应用场景：
当你让 Claude Code 干活时，它往往会先列一个 To-Do List(是不是又和人类干活的方式类似呢)。
有趣的是，这不是代码里写死的逻辑，而是 System Prompt 诱导出来的行为。
Think, Think Hard, Ultra Think。
这不仅仅是噱头，这是把 Inference-Time Compute（推理时计算） 变成了一个可调节的参数。对于复杂的重构，你可以让它“多想一会儿”；对于简单的 Bug fix，直接干就是了。
在 Coding Agent 的战场上，没有唯一的王者，只有不同的流派（The “AI Therapist” Problem）。
在演讲的最后，Jared 总结了 Claude Code 成功的 5 个核心要素。对于任何想要构建 Agent 或由 AI 驱动的应用的开发者来说，这 5 条法则就是当下的“金科玉律”。
不要试图用传统的代码逻辑去“微操”模型。
架构越简单越好。
在工具选择上，不要重新发明轮子。
这是目前 Agent 最大的隐形杀手（The Boogeyman）。
没有“万能药”。Coding Agent 领域不存在全局最优解（Global Maxima）。
Claude Code 的出现，标志着 Coding Agent 进入了“实用主义”时代。它不再是炫技的玩具，而是通过做减法（Less RAG, Less DAG, Less Guardrails），回归了软件工程的本质。
未来，我们或许不再直接调用 LLM 的 API，而是直接调用一个 Headless 的 run_agent() SDK，让它在后台默默地帮我们修 Bug、写文档、提 PR。
最好的工具，就是当你感觉不到它存在的时候。
资料来源：Jared Zoneraich “How Claude Code Works” – https://www.youtube.com/watch?v=RFKCzGlAU6Q
你的 Agent 构建心得
Claude Code 的“极简架构”给我们上了一课。你在尝试构建 AI Agent 时，是否也曾陷入过“过度设计”的陷阱？对于“Bash is all you need”这个观点，你认同吗？
欢迎在评论区分享你的踩坑经历或架构思考！ 让我们一起探索 Agent 开发的最佳路径。
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2026-01-07 12:20:33
本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/07/stop-vibe-coding-professional-developers-master-coding-agent-2025
大家好，我是Tony Bai。
在社交媒体上，我们经常看到这样的神话：“我用 AI Agent，只凭感觉（Vibe）就写出了整个应用，甚至不需要看代码。” 这种被称为“Vibe Coding”的现象真的代表了专业开发的未来吗？
近日，来自 UCSD 和康奈尔大学的研究团队发表了一篇题为《Professional Software Developers Don’t Vibe, They Control: AI Agent Use for Coding in 2025》的论文。通过对 13 位资深开发者的实地观察和 99 份详细调查，他们揭示了一个截然不同的真相：专业开发者并不“Vibe”，他们严密“控制”。
研究发现，经验丰富的开发者（平均 12.8 年经验）虽然高度认可 AI Agent（如 Cursor, Claude Code, GitHub Copilot）带来的生产力提升，但他们拒绝交出方向盘。
与“Vibe Coding”所倡导的“完全信任 AI、不看代码、只管运行”不同，专业开发者采取了一种战略性的控制（Strategic Control）模式：
论文通过大量数据，梳理出了 AI Agent在当前技术水平下的“能力边界”。这对于我们日常决定“何时使用 AI”极具参考价值。
这些任务被认为是高收益、低风险的：
对于以下任务，开发者普遍表示 AI “不胜任”或“风险过高”：
* 核心业务逻辑：涉及复杂领域知识、特定业务规则的代码。
* 复杂重构：跨越多个文件、涉及架构调整的大规模重构。
* 系统设计与决策：没有人愿意将技术选型或架构决策交给 AI，虽然可以用它来头脑风暴，但决策权始终在人。
* 安全关键代码：涉及支付、鉴权等高风险模块。
* “一步到位”的完美代码：AI 几乎从未在第一次尝试中就生成完美无缺的代码，必须经过多轮迭代。
研究中最有趣的部分是观察资深开发者如何写 Prompt。他们不是在“聊天”，而是在“编程” AI。
高效 Prompt 的特征：
这篇论文给 2025 年乃至如今的开发者们吃了一颗定心丸：AI 不会取代你，但会“增强”你——前提是你懂得如何控制它。
真正的专业人士不会沉迷于“Vibe Coding”的虚幻快感。相反，他们利用深厚的软件工程积淀（测试、版本控制、代码审查能力）来驾驭 AI，将其变成一个不知疲倦的结对编程伙伴。正如一位受访者所言：
“我觉得 AI Agent棒极了，只要你坐在驾驶位上，并且时刻检查它的工作。一旦你不强制它遵守那些确立已久的工程原则，它就会变成灾难。”
论文链接：https://arxiv.org/abs/2512.14012
你的 AI 协作模式是？
读完这篇论文解读，我不禁想问大家：在你日常的开发中，你是更倾向于“Vibe Coding”（跟着感觉走），还是像文中提到的资深开发者那样，时刻保持着“战略性控制”？
欢迎在评论区分享你的 AI 协作心得或踩坑经历！ 让我们一起探索人机协作的最佳边界。
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升级你的AI开发工作流
文中提到的“伪代码思维”、“维护 CLAUDE.md 上下文文件”、“分步拆解任务”，正是规范驱动开发 (SDD) 的核心思想。如果你不想止步于简单的对话，而是渴望掌握一套成体系的、工程化的 AI Agent 协作方法论，让 AI 真正成为你可控的“超级副驾驶”…
那么，我的专栏 《AI原生开发工作流实战》 就是为你量身打造的！
在这个专栏里，我们将深入实战：
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