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Tony Bai

一个程序员的心路历程

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输入需求，输出系统：AI Agent 正在实现软件工程的“终极梦想” —— 软件工厂！

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/02/10/ai-agent-realizes-ultimate-dream-software-factory 大家好，我是Tony Bai。 在计算机科学与软件工程的历史长河中，始终存在着一个令人魂牵梦绕、却又屡屡受挫的终极梦想——“软件工厂（Software Factory）”。 早在 20 世纪 60 年代，日本的大型科技企业（如日立、东芝）就开始尝试引入制造业的流水线理念来生产软件。80 年代，CASE（计算机辅助软件工程）工具试图实现全流程自动化；21 世纪初，MDA（模型驱动架构）试图通过 UML 图直接生成代码。 然而，这些尝试无一例外都未能成为主流。 为什么？因为软件开发与硬件制造有着本质的不同。硬件是标准化的，而软件需求充满了不确定性（Ambiguity）、非标准化（Non-standard）和创造性（Creativity）。传统的刚性流水线无法处理这种“软”的复杂性。 但这一次，不一样。 随着以 GPT-5.2、Claude 4.5、Gemini Pro 3.0 等为代表的大语言模型（LLM）能力的爆发，以Claude Code、Gemini Cli等编码智能体的快速演进，以及Agentic Workflow（智能体工作流）的成熟，我们第一次拥有了能够理解“非标需求”并将其转化为“标准代码”的通用推理引擎。 特斯拉前 AI 总监 Andrej Karpathy 将这一刻定义为 Software 3.0 的黎明。在这个新时代，那个尘封已久的“软件工厂”蓝图，正在从幻想变成触手可及的现实。 今天，我们就来深度剖析这座正在崛起的 AI 软件工厂，看看它将如何重塑我们的行业、生态与职业。 Software 3.0：从“写代码”到“定义目标” 要理解软件工厂的本质，我们需要先理解 Karpathy 提出的软件演进三阶段论。这是一次技术的迭代，更是编程范式的根本性迁移。 Software 1.0：显式编程 (Code) 这是我们最熟悉的时代。程序员使用 Go、Python、C++、Java、TypeScript 等语言，编写显式的逻辑规则。 特征： 人类必须清楚地知道每一步该怎么做（How），然后翻译给机器。 局限： 复杂度随着代码行数线性（甚至指数）增长，维护成本极高。这是典型的“手工作坊”模式。 [...]

2026/2/10
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告别 Flaky Tests：Go 官方拟引入 testing/nettest，重塑内存网络测试标准

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/02/10/goodbye-flaky-tests-go-testing-nettest-proposal 大家好，我是Tony Bai。 在 Go 语言的测试哲学中，我们一直追求快速、稳定和可重复。然而，一旦测试涉及到 net 包——无论是 HTTP 服务、RPC 框架还是自定义协议——这种追求往往就会撞上现实的墙壁。 我们通常面临两种选择：要么在 localhost 上监听真实端口，但这会导致测试并发时的端口冲突、防火墙干扰以及操作系统层面的不确定性；要么使用 net.Pipe，但它那“同步、无缓冲”的特性与真实的 TCP 连接大相径庭，常常导致生产环境运行良好的代码在测试中死锁。 为了彻底解决这一“最后一公里”的测试难题，Go 团队的 Damien Neil 提议引入 testing/nettest。这是一个完全在内存中运行，但行为上高度仿真真实网络栈（支持缓冲、异步、错误注入）的实现。 本文将和你一起剖析该提案的背景、设计细节以及它将如何改变我们编写网络测试的方式。 为什么我们需要 testing/nettest？ 要理解 nettest 的价值，我们首先需要审视现状。目前的 Go 标准库在网络测试辅助方面，存在显著的“中间地带真空”。 net.Pipe 的致命缺陷 net.Pipe() 是目前标准库提供的唯一内存网络模拟工具。但它本质上是一个同步内存管道。 同步阻塞：写入端必须等待读取端准备好，数据才能传输。没有内部缓冲区。 死锁陷阱：真实的 TCP 连接是有内核缓冲区的。应用代码往往假设“由于有缓冲，我可以先写一点数据，然后再去读”。这种假设在 net.Pipe 上会直接导致死锁——写操作阻塞在等待读，而读操作还没开始。 行为失真：它无法模拟网络延迟，也无法模拟缓冲区满时的阻塞行为。 localhost 的不可靠性 使用回环地址（Loopback）是另一种常见做法，但它带来了“外部依赖”： 端口资源：并行运行成千上万个测试时，临时端口可能耗尽。 环境干扰：CI 环境可能有奇怪的防火墙规则或网络配置。 速度瓶颈：尽管是回环，依然涉及系统调用和内核协议栈的开销，比纯内存操作慢得多。 synctest 的拼图 Go 1.24 [...]

2026/2/10
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AMP 宣布砍掉 VS Code 插件：为什么说“人机结对编程”已死？

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/02/09/amp-kills-vscode-plugin-human-ai-pair-programming-is-dead 大家好，我是Tony Bai。 如果一家 AI 编程工具公司，宣布砍掉它最受欢迎、用户量最大的产品入口，你会怎么想？ 这听起来像是商业自杀，但这正是 AMP（从 Sourcegraph 孵化出来的 AI 编程 Agent）刚刚做出的决定。 在 2026 年 2 月的一期播客中，AMP 的创始人 Thorsten 和 Quinn 宣布：将在 60 天后，彻底关停 AMP 的 VS Code 插件和 Cursor 扩展。 要知道，在过去的两年里（2024-2025），IDE 侧边栏（Sidebar）几乎定义了 AI 编程的标准形态。无论是 GitHub Copilot、Cursor 还是早期的 AMP，我们都习惯了在编辑器里写代码，在侧边栏里和 AI “乒乓球”式地对话。 但 AMP 团队认为：这个时代结束了。 “你看着代码，AI 在侧边栏看着你，你们一来一回地对话……这种模式不是未来。对于那 1% 想要活在未来的开发者来说，侧边栏不仅不是助力，反而是枷锁。” 为什么他们敢于“烧掉桥梁”？因为一种全新的开发范式——“AI软件工厂模式（The Factory）”，正在随着 GPT-5.2 和 [...]

2026/2/9
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沉睡 8 年的提案被唤醒：Go 语言真的要引入“不可变类型”了吗？

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/02/09/go-immutable-types-8-year-dormant-proposal-awakened 大家好，我是Tony Bai。 2026 年 2 月 4 日，在 Go 语言规范团队的最新一次“语言变更评审会议”纪要中，一个尘封已久的 Issue 赫然在列：proposal: spec: immutable type qualifier #27975。 这个提案最初提交于 2018 年，那是“Towards Go 2”口号喊得最响亮的年代。当时的 Go 社区正沉浸在对泛型、错误处理和不可变性的热烈讨论中。然而，随着泛型的落地，关于不可变性的声音似乎逐渐微弱。 如今，这个提案被重新摆上台面，是否意味着 Go 语言在完成泛型这一宏大叙事后，终于要向“数据竞争”和“防御性编程”这两个顽疾开刀了？ 今天，我们就来看看复盘这份长达 8 年的提案，剖析一下“不可变性”对 Go 意味着什么，以及它面临的巨大挑战。 痛点：防御性拷贝的代价 在 Go 1.x 的世界里，我们为了保证数据的安全性，往往需要付出高昂的代价。 假设你有一个包含敏感配置的结构体，你想把它暴露给其他包，但又不希望它被修改： type Config struct { Servers []string // ... } // 现在的做法：为了安全，必须返回拷贝 func (c *Config) [...]

2026/2/9
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数据打脸刻板印象：Go 的“样板代码”竟然和 Rust 一样多？

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/02/08/go-boilerplate-code-vs-rust-data-refutes-stereotypes 大家好，我是Tony Bai。 在编程语言的鄙视链中，Go 语言常常因为其“繁琐”而饱受诟病。 “if err != nil 写断手”、“缺乏语法糖”、“到处都是重复的样板代码”…… 这些似乎已经成为了 Go 的标签。 相比之下，Rust 往往被视为“表达力”的代表，拥有强大的宏、模式匹配和类型系统，能够用更少的代码做更多的事。 然而，Ben Boyter 最近的一项硬核研究，通过分析 GitHub 上各语言 Top 100 仓库（总计约 4 亿行代码），得出了一个令编程语言社区大跌眼镜的结论： 在代码重复率和“样板代码”密度上，Go 和 Rust 几乎处于同一水平线。 不仅是行数：ULOC 指标 传统的 SLOC（源代码行数）往往无法真实反映项目的复杂度和冗余度。Ben Boyter 使用了他开发的工具 scc 中的一个特殊指标：ULOC (Unique Lines of Code，唯一代码行数)。 ULOC 指标并非简单的“全量去重”，而是通过剥离“结构性噪音”来更精准地衡量系统的真实复杂度。其计算逻辑如下： 剔除结构化冗余：不仅排除了空行，还排除了单纯的闭合大括号行（}）以及在不同文件中大量重复出现的公共引用代码（如 include 或 import）。 过滤文件级模板：有效识别并扣除在项目中每个文件顶部几乎完全相同的 License（许可证）声明头，避免这些非逻辑性的“样板文字”虚增代码总量。 计入注释成本：与传统 SLOC 不同，ULOC 会保留注释统计。作者认为，注释与代码一样需要同等的维护精力，反映了开发者的思考过程，因此属于“有效工作量”。 [...]

2026/2/8
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告别单打独斗！Claude Code 全新“Agent Team”模式：当 AI 开始组队干活

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/02/08/claude-code-agent-team-mode 大家好，我是Tony Bai。 2026年2月6日凌晨，Anthropic 扔出了一枚重磅炸弹。 随着史上最强编程大模型 Claude Opus 4.6 的发布，官方博客披露了一个令人瞠目结舌的内部实验： 一个由 16 个 Claude Agent 组成的“全自动研发团队”，在基本没有人类干预的情况下，仅用两周时间，从零写出了一个 10 万行代码的 C 语言编译器，并且成功编译了 Linux 6.9 内核。 注意，这不是简单的代码补全，也不是写个贪吃蛇游戏。 这是系统级软件开发。它需要处理复杂的语法解析、中间代码生成、寄存器分配，以及对 x86、ARM、RISC-V 等多种架构的底层支持。 这一刻，我觉得我们之前熟悉的 AI 编程（Chat 模式、Copilot 模式）瞬间变得像是在玩玩具。 这是工业级 AI 生产力的黎明。 它标志着软件工程正在从“人机结对”进化为“智能体集群协作（Agent Team）”。 什么是 Agent Team 模式？ 为什么之前的 AI 做不到这一点？ 因为单体 Agent 的能力是有物理极限的。 上下文限制：写到 1 万行代码时，AI 就开始“顾头不顾腚”，忘了前面的定义。 线性阻塞：你必须等它写完这段代码，报错了你得告诉它，它再改。效率极低。 Agent [...]

2026/2/8
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“Go 2，请不要发生！”：如果 Go 变成了“缝合怪”，你还会爱它吗？

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/02/06/go-2-dont-become-a-frankenstein-monster 大家好，我是Tony Bai。 “Go 2, please don’t make it happen.” 近日，一张充满讽刺意味的老梗图在 r/golang 社区又炸开了锅。图片的上方，是我们熟悉的 Gopher 吉祥物——那只呆萌、简单、甚至有点傻气的蓝色地鼠，它象征着 Go 语言纯粹而克制的灵魂。 而在图片的下方，这只 Gopher 发生了一场令人毛骨悚然的“变异”：它长出了巨大的龙翼，上面写着“Generics”（泛型）；它生出了锋利的机械利爪，标签是“Try/Catch”；它的身体变得臃肿不堪，缝合了“Mixins”（混入）、“Lambda 表达式”、“操作符重载”、“多态方法”等各种来自其他语言的特性。 这只被缝合得面目全非的怪兽，被标注为——“Go 2”。 时隔多年，这幅图再次引爆了社区，获得了数百个点赞和近百条激烈的评论。尽管 Go 语言的掌舵人 Russ Cox 在2023年的一篇名为“Backward Compatibility, Go 1.21, and Go 2”的博客文章中就早已明确表示“Go 永远不会有破坏性的 Go 2”，但这个话题依然像一根敏感的神经，触动了无数 Gopher 内心深处最隐秘的恐惧：我们热爱的这门语言，会不会最终也难逃“熵增”的宿命，变成另一个臃肿复杂的 C++ 或 Java？ 今天，就让我们借着这场社区激辩，再次探讨一下 Go 语言的过去、现在与未来。如果 Go 真的变成了那个“缝合怪”，你还会爱它吗？ 恐惧的根源：当“简单”成为一种罪过 帖子下的最高赞评论，道出了许多资深 Gopher 的心声：“想要 Go [...]

2026/2/6
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大项目构建太慢？Brad Fitzpatrick 提议引入 -cachelink 降低测试等待时间

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/02/05/brad-fitzpatrick-cachelink-reduce-go-test-wait-time 大家好，我是Tony Bai。 在维护大型 Go 单体仓库（Monorepo）时，你是否遇到过这样的场景：明明只是修改了测试的运行参数（比如 -run 的正则），或者在不同的 CI 节点上运行同一个包的测试，却发现 go test 依然在缓慢地执行“链接（Linking）”步骤？ 对于代码量巨大的项目，链接过程往往是构建链条中最耗时的一环。为了解决这一痛点，Go 社区领袖、Tailscale 核心开发者 Brad Fitzpatrick 近日提交了 #77349 提案，建议引入 -cachelink 标志。这一看似微小的改动，有望在分布式测试和重复执行场景下，显著“挤出”原本被浪费的等待时间。 被忽视的瓶颈：重复链接的代价 Go 的构建缓存（GOCACHE）机制已经非常高效，它能很好地缓存编译阶段的中间产物（.a 文件）。但是，当你运行 go test 时，工具链的最后一步——将所有依赖链接成一个可执行的测试二进制文件——通常是“一次性”的。 这意味着，即使你的代码没有任何变动，只要测试指令稍有变化（例如多次运行 go test 但指定不同的测试用例），Go 工具链往往会重新触发链接器。 # 第一次运行：链接 + 执行 $ go test -run=^TestFoo$ ./pkg/ # 第二次运行（代码未变）：依然触发重新链接 + 执行 $ go test -run=^TestBar$ ./pkg/ [...]

2026/2/5
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承认吧，AI 写的代码，平均质量已经超过了 80% 的人类程序员！

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/02/05/ai-code-quality-surpasses-80-percent-of-human-programmers 大家好，我是Tony Bai。 随着 Claude Code、Gemini Cli、OpenCode 等 AI 智能体编程工具的爆火，技术圈里出现了一种流行的论调： “AI 写的代码质量不高，全是 Bug。” “简单的还行，复杂的还得靠人。” “AI 也就是个实习生水平。” 这些批评有道理吗？当然有。AI 确实会产生幻觉，逻辑偶尔会断裂。 但这种批评忽略了一个最基本的事实：我们拿来对比的基准（Baseline），往往是我们心目中“理想的资深工程师”。 请现在、立刻、马上打开你公司的 Github私有库或GitLab，随便点开一个两年前的遗留项目，看看里面的代码： 那些随意的变量命名 tmp, data1； 那些长达 800 行、没有任何注释的上帝函数； 那些为了赶上线而写死的 Magic Number； 那些复制粘贴了 5 遍却忘了改参数的逻辑…… … … 这才是人类编码的常态。 如果我们摘下“幸存者偏差”的滤镜，从全局视角的大数定律来看，一个残酷的真相正在浮出水面： AI 写的代码，虽然缺乏神韵，但其平均质量，可能已经超越了80%的人类程序员。 人类的“熵增” vs. AI 的“基准线” 人类写代码，本质上是一个对抗熵增的过程。而人类在这个过程中充满了弱点： 情绪与疲劳：下午 5 点写的代码，质量通常低于上午 10 点。为了赶着回家，我们会下意识地省略错误处理（catch (e) { // TODO [...]

2026/2/5
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忘掉 MCP？OpenClaw 作者说：CLI 才是 AI 连接世界的终极接口

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/02/04/openclaw-author-cli-ultimate-agent-interface-vs-mcp 大家好，我是Tony Bai。 如果回望 2025 年上半年，AI 圈最火的技术关键词无疑是 MCP (Model Context Protocol)。彼时，行业内满怀希望地为智能体定义 Schema，构建 JSON-RPC 服务，试图为 AI 打造一套标准化的能力连接协议。 然而，时间来到 2026 年初，技术圈的热点正在悄然发生偏移。 最近，一个名为 OpenClaw（其前身是火遍全网的 Moltbot/Clawdbot）的开源项目，用一种极其“复古”的方式给所有人上了一课。其作者 Peter Steinberger 提出了一个极其犀利的观点：与其费力去对齐协议，不如直接回归 CLI（命令行）。 在 OpenClaw 的世界里，要让智能体获得一项新能力——无论是控制智能家居、管理 WhatsApp 消息，还是操作云服务器——秘诀只有一个：写一个 CLI。 作者发现，只要有一个带有 –help 的工具，智能体就能自发掌握它。在经历了一整年的协议崇拜后，这种“低摩擦”的命令行工具，是否才是智能体操作现实世界的最佳方案呢？ 在 GUI 为了人类进化了 40 年后，CLI 是否正在因为 AI 而迎来一场“文艺复兴”？它会是 AI 连接世界的终极接口吗？ 在这篇文章中，我们就来简单探讨一下。 语义对齐：为什么智能体更倾向于 CLI？ 智能体（Agent）和人类不同，它不需要精美的图形界面（GUI），它需要的是能够被理解的逻辑边界。 自描述的帮助文档即“自然语言指令” 人类觉得 CLI 难用，是因为人类记不住参数。但对于以 [...]

2026/2/4
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