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。
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：
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。
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：
正是这几条苛刻的标准，将选型的范围迅速缩小。
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：
Go完美地契合了TypeScript编译器移植的需求！
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。
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。
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。
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。
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：
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！
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：
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：
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”。
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）。
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。
核心逻辑： 上下文是稀缺资源，清晰度是最高杠杆。
核心逻辑： 不要每次都手动教，把规则固化到文件里。
核心逻辑： 把重复的流程封装成“技能”，把 AI 集成到流水线。
核心逻辑： 识别“失败的味道”，及时止损。
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：
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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。
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：
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。
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）。
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。
Gas Town 采用了一种类似 Kubernetes 的层级架构：
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。
Gas Town 的运行依赖两大理论基石：
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。
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。
这就是 AI 时代的“最终一致性”。
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。
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）。
基于 Beads，Gas Town 构建了 MEOW (Molecular Expression of Work) 技术栈。
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。
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。
AI 生成代码的“质量悖论”：
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。
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。
在 Gas Town 中，编程不再是打字，而是一种“氛围编程” (Vibe Coding)。
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”。
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。
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。
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.
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。
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2026-01-24 07:59:58
本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/24/go-generics-finally-supports-generic-methods
大家好，我是Tony Bai。
“我们预计 Go 永远不会添加泛型方法。” —— Go FAQ (曾几何时)
对于许多期待 Go 泛型能像 C++ 或 Java 那样强大的开发者来说，这句话曾像一盆冷水。然而，就在最近，Go 语言之父之一、核心团队成员 Robert Griesemer 提交了一份重量级提案 #77273，正式建议为 Go 添加泛型方法 (Generic Methods) 的支持。
这是 Go 团队在设计哲学上的一次深刻反思与转变。为什么曾经被视为“不可能”的特性如今变得可行？它将如何改变我们编写 Go 代码的方式？本文将为你详细解读这份提案的来龙去脉。
在 Go 1.18 泛型落地之初，开发者们很快发现了一个令人困惑的“不对称性”：我们可以编写泛型函数，可以定义泛型类型，但我们却不能编写泛型方法。
// 泛型函数：OK
func Print[T any](s []T) { ... }
// 泛型类型：OK
type List[T any] struct { ... }
// 泛型方法（具体方法）：目前报错！
func (l *List[T]) Map[R any](f func(T) R) []R { ... }
这种限制让许多习惯了链式调用的开发者感到痛苦。例如，在处理集合操作时，我们不得不打断链式调用，转而使用函数：
// 目前的写法（函数式）：
result := Map(Filter(list, predicate), mapper)
// 期望的写法（方法式）：
result := list.Filter(predicate).Map(mapper)
为什么会有这个限制？ 根源在于 Go 的接口 (Interface) 设计。
在 Go 中，方法的主要职责曾被认为是“实现接口”。如果你允许在结构体上定义泛型方法，那么逻辑上，你也应该允许在接口中定义泛型方法。
然而，支持接口中的泛型方法在实现上极其困难。因为 Go 的接口是隐式实现的（Structural Typing），编译器无法在编译期知道所有可能实现该接口的类型及其泛型方法的实例化情况。这会导致需要在运行时动态生成代码（JIT），或者面临巨大的性能开销，这与 Go “快速编译、静态链接”的哲学相悖。
正因如此，Go 团队为了避免陷入接口泛型方法的泥潭，索性“一刀切”地禁止了所有泛型方法，包括具体的结构体方法。
77273 提案的核心，在于观念的转变。为了厘清讨论的基础，Robert Griesemer 在提案中首先明确了两个术语的定义：
Go 团队开始意识到，这两者虽然都叫“方法”，但其角色不必完全绑定。Robert Griesemer 写道：
“或许我们需要改变一下看法：具体方法本身就是一种有用的语言特性，独立于接口而存在。”
Go 团队开始意识到，具体方法不仅仅是为了实现接口，它更是代码组织和API 设计的重要手段。
既然“接口泛型方法”暂时无法实现，为什么不能先解放“具体泛型方法”呢？
于是，提案的核心逻辑变得简单而清晰：允许在具体类型上定义泛型方法，但这些方法不能用于匹配接口。
换句话说，如果一个接口定义了 m()，而你的结构体有一个泛型方法 m[T any]()，那么这个结构体并不算实现了该接口。因为接口方法不能有类型参数，所以它们在签名上根本不匹配。
通过将“具体方法”与“接口实现”解绑，Go 团队终于找到了绕过技术壁垒、通过泛型方法的路径。
如果你熟悉 Go 的泛型函数，那么泛型方法的语法会让你感到非常亲切。它几乎就是将泛型函数的语法照搬到了方法声明中。
目前的规范中，方法声明如下：
func Receiver MethodName Signature
提案修改为：
func Receiver MethodName [TypeParameters] Signature
示例：
type S struct { ... }
// 定义一个泛型方法 m，接受类型参数 P
func (s *S) m[P any](x P) { ... }
接收者本身也可以是泛型的：
type G[P any] struct { ... }
// G 自身的类型参数 P 和方法 m 的类型参数 Q 同时在作用域内
func (g *G[P]) m[Q any](x Q) { ... }
调用泛型方法与调用泛型函数完全一致。支持显式实例化，也支持类型推断。
var s S
// 显式传入类型参数 int
s.m[int](42)
// 类型推断：编译器自动推断 P 为 int
s.m(42)
这是一个非常酷的特性。你可以将泛型方法作为一个函数值提取出来。
type List[E any] struct { ... }
func (l *List[E]) Format[F any](e E, f F) string { ... }
// 实例化 List 类型，提取 Format 方法
// 得到的 f 是一个泛型函数
f := List[string].Format
// f 的签名：func[F any](l *List[string], e string, val F) string
注意，你必须先实例化接收者类型（List[string]），但方法本身的类型参数（F）可以留待后续调用时确定。
泛型方法不实现接口：即使你的泛型方法实例化后（比如 m[int]）签名与接口匹配，它也不被视为实现了接口。
type Reader struct{}
func (r *Reader) Read[T any](buf []T) (int, error) { ... }
// 错误！Reader 并没有实现 io.Reader
// 因为 io.Reader 的 Read 需要 Read([]byte)，而 Reader 的 Read 是一个泛型模版
var _ io.Reader = &Reader{}
该提案一经发布，立即在 Go 社区引起了强烈反响。
实施计划：
这被视为一个完全向后兼容的变更。如果提案获批，我们最早可能在 Go 1.27 中看到它的身影（或许会先作为 GOEXPERIMENT 推出）。
对于工具链（如 gopls、go/types）来说，这将是一个巨大的工程挑战，可能需要几个版本周期来完全适配。
从坚决反对泛型，到引入泛型但限制方法，再到如今解绑接口与方法、拥抱泛型方法，Go 语言的演进之路始终贯彻着务实 (Pragmatism) 的哲学。
它不追求理论上的完美对称，而是优先解决工程实践中的痛点。虽然“接口泛型方法”的缺失依然是一个遗憾，但#77273 提案无疑为 Go 开发者打开了一扇通往更表达力、更优雅代码的大门。
让我们拭目以待，迎接 Go 泛型的完全体！
资料链接：https://github.com/golang/go/issues/77273
你的“泛型”期待
泛型方法的到来，无疑会让 Go 代码变得更流畅。在你的项目中，有哪些痛点是目前泛型无法解决，但有了泛型方法后就能迎刃而解的？或者，你
对“泛型方法不匹配接口”这一限制有什么看法？
欢迎在评论区分享你的代码场景或担忧！让我们一起期待 Go 语言的下一次进化。
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2026-01-23 08:09:06
本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/23/go-developer-2025-survey-result
大家好，我是Tony Bai。
近日，Go 官方发布了 2025 年开发者调查报告。作为 Go 社区的年度“体检报告”，这份基于 5,379 份有效问卷的数据，为我们勾勒出了一幅清晰的 Go 生态全景图。
总体来看，Go 依然是一个令人愉悦的语言，拥有极高的用户忠诚度和稳固的云原生地位。但在这份光鲜的成绩单背后，我们也看到了一些值得深思的信号：关于最佳实践的迷茫、对 AI 工具的爱恨交织，以及对官方领导力的期待。
今天，让我们抛开表面的数字，一起来解读一下这份报告背后的趋势与挑战。
首先，让我们看看是谁在使用 Go。
隐忧：使用 Go 不满 1 年的新人比例从 2024 年的 21% 下降到了 13%。
这可能并非 Go 的吸引力下降，而是受宏观经济影响，入门级软件工程师岗位的招聘紧缩。由于许多人是为了特定工作才学习 Go，招聘市场的寒冬直接传导到了新人的流入率上。这提醒社区，需要更多关注新人的入门体验和职业引导。
Go 的核心竞争力依然坚挺：91% 的开发者对使用 Go 感到满意，其中“非常满意”的比例高达近 2/3。这一数据自 2019 年以来一直保持极高水平。
开发者们爱 Go 的理由很纯粹：简单、标准库强大、工具链完善。
一位来自能源行业的 10 年+ 资深开发者评价道：“我使用 Go 的全部原因就是其出色的工具和标准库… 它让开发面向服务的应用变得简单而可靠。”
然而，痛点依然存在：
Go 用来做什么？答案毫无悬念：
这“三驾马车”构成了 Go 的基本盘。
但在最热门的 AI 领域，Go 的表现呈现出一种“双刃剑”态势。
关于 AI 辅助编程（如 GitHub Copilot, ChatGPT，Claude Code, Gemini等），调查结果揭示了一个有趣的现象：用得越多，抱怨越多。
为什么？因为质量。
开发者们发现，AI 在“寻找信息”（如解释代码、查找 API 用法）和“消除苦力活”（如生成单测、写样板代码）方面表现出色。但在“编写核心代码”时，AI 经常生成不可运行、有 Bug 或不符合 Go 惯用写法 (Non-idiomatic) 的代码。
一位金融行业的开发者吐槽道：“我从未对 AI 生成的代码质量满意过……我也觉得审查 AI 生成的代码非常累人，这种开销扼杀了它的生产力潜力。”
这份报告最令人敬佩的一点，是 Go 团队对自己工作的坦诚审视。
官方回应：Go 团队已明确表示，2026 年将重点投资于鼓励更多贡献者参与，并加强与社区的沟通，以重建信任。
2025 年的 Go，像一位步入中年的稳重工程师。它在云原生领域有着不可撼动的地位，但也面临着来自新兴技术栈（如 AI 开发中 Python 的强势）和自身语言特性（如错误处理、枚举）的挑战。
对于 Gopher 而言，这份报告既是定心丸，也是冲锋号。它告诉我们：Go 依然是构建可靠后端服务的最佳选择，但我们也需要更积极地拥抱变化，探索最佳实践，并在 AI 浪潮中找到属于 Go 的独特生态位。
资料链接：https://go.dev/blog/survey2025
你的年度总结
看完这份官方报告，你觉得它准确反映了你的现状吗？在你看来，Go 语言目前最大的痛点是什么？对于 AI 辅助编程，你是“真香”还是“劝退”？
欢迎在评论区分享你的真实感受！让我们一起为 Go 社区的发展建言献策。
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