这就是为什么它能霸榜 GitHub 的原因——它不是在教你如何更好地“调优 Prompt”，而是在教你如何用坚实的工程代码，去彻底终结那个不可控的“炼丹”时代。不再有晦涩的 YAML，不再有天书般的“链”，Agent 的所有逻辑、决策、工作流，都由你亲手编写的、地地道道的 Go 代码来定义。我如何将这个“充满魔法”的 Python 脚本，与我现有的 Go 微服务体系优雅地集成，而不是变成一坨无法维

一位工程师坦言：“如果我有关于代码库的大量隐性知识，而 Claude 没有，我宁愿自己写，也不想花时间去写完美的 Prompt。在你的日常工作中，AI是你的“副驾驶”，还是已经开始接管方向盘了？随着 Claude Code 及其背后模型的进化（从 Sonnet 到 Opus），工程师们对 AI 的使用方式经历了从“小心翼翼”到“深度协同”的转变。在 AI 原生工作流的加持下，工程师的生产力暴增了

晚上回到家，你只想“犒劳”一下疲惫的大脑，于是瘫倒在沙发或舒服的大床上，划开手机，沉浸在短视频那无穷无尽的信息流里。这种“伪学习”带来的即时满足感，可能会取代系统性、结构化的深度学习，让我们误以为自己“学到了很多”，实则认知能力的基础正在被侵蚀。短视频的算法和产品设计，其目标恰恰是系统性地、持续地打破我们的专注，用一个又一个的新鲜刺激来捕获我们的注意力。从今天起，让我们重新审视“白天改Bug，晚上

根据认知心理学的“米勒定律”，人类的工作记忆（Working Memory，相当于 CPU 的 L1 Cache）容量极小，只有 7±2 个单位。在这个场景里，AI 是那个慢速的 I/O 设备（就像早期的磁带机或机械硬盘），而你——拥有几十亿神经元、算力无法估量的。图中绿色的区域显示，当 AI 在后台“搬砖”时，你的大脑立刻切换（Switch）到下一个任务（编写 Spec B）你的大脑被迫挂载了海

未来，随着高层可移植 API 的推出，以及对 ARM SVE 等可伸缩向量扩展的支持，Go 在 AI、数据科学、游戏开发等高性能领域的竞争力将得到空前加强。多年以来，对于追求极致性能的 Go 开发者而言，心中始终有一个“痛点”：当算法需要压榨 CPU 的最后一点性能时，唯一的选择便是“下降”到。这不仅是一个新包的诞生，更预示着 Go 语言在高性能计算领域，即将迈入一个全新的、更加现代化的纪元。分支

在大多数情况下，这些默认的设置已经足够优秀，能让我们快速构建出功能完备的网络应用。你的客户端和一个长时间没有数据交互的服务端保持着一个长连接，几个小时后，当你再次尝试通过这个连接发送数据时，却发现它早已“悄无声息地死去”，导致请求失败？你正在开发一个对实时性要求极高的应用，比如一个远程桌面或一个在线游戏，却发现总有那么一点点“粘滞感”，操作不够“跟手”？你的服务在本地测试时重启得飞快，一部署到线上

请点击上方蓝字TonyBai订阅公众号！Go语言自诞生以来，就一直将向后兼容性作为其核心理念之一。Go1兼容性承诺[1]确保了为Go1.0编写的代码能够在后续的Go1.x版本中持续正确地编译和运行。这一承诺为Go的成功奠定了坚实的基础，它不仅保障了稳定性，也大大减轻了随着语言演进带来的代码维护负担。然而，兼容性的内涵并不仅限于向后兼容。向前兼容性，即旧版本的工具链能够优雅地处理针对新版本编写的代码

2022年底以ChatGPT[1]为代表的大语言模型的出现掀起了人工智能应用的新浪潮。这些庞大的语言模型经过对海量文本数据的训练，能够理解和生成逼近人类水平的自然语言，在对话、问答、文本生成、代码编写等领域展现出了惊人的能力。最初这种能力“垄断”在OpenAI公司的手里，世界各地的AI爱好者们为了能尽快拿到ChatGPT的使用账号，使出了浑身解数，国内朋友更是如此。不过随着Google、Meta[

每日一谚：Don't create aliases just for readability.Go技术生态Go全栈开发框架bud - https://mp.weixin.qq.com/s/6Nrx2XcZrxPbZf2OSvty9Qgoland针对go泛型使用的tips - https://blog.jetbrains.com/go/2022/05/27/goland-2...

每日一谚："Choosing the right limitations for a certain problem domain is often much more powerful than allowing anything."Go技术生态使用具名返回值巧妙解决泛型函数返回零值的问题 - https://tonybai.com/2022/05/20/solving...