分享我在工作中遇到的技术问题和解决方案
Go 提前编译、启动快、内存开销低、交付就是一个文件，为什么这些特性正好对上微服务的日常，边界又在哪里。
一边是 GitHub 一年新增 3600 万开发者、80% 的新人第一周就在用 Copilot；一边是 46% 的开发者不信任 AI 写的代码。同一个时代的两组数字，指向同一个答案。
上篇聊了"裁员只是起因，结果在消费层面"，很多读者留言问：道理我都懂，可我们普通人到底该去哪儿上班？这篇不聊分配，只聊一件更实在的事——AI 时代，普通人还守得住哪几块阵地。
工厂上了自动化流水线，工人下岗；AI 大行其道，行业裁员不断。以前工人领了工资去消费、拉动内需，如今工人没钱了，机器人又不消费——"打工—赚钱—消费—打工"这条循环，正在从消费端一节一节地断掉。
AI 写代码时代，Python 更热、TypeScript 更贴近产品、Rust 更安全、Java 更稳——那 Go 还剩什么？我的答案：Go 最大的优势不是它多强，而是它"少乱"。
AI 把"会不会技术"的门槛拆了，但真正的门槛悄悄转移到了别处——定义问题、讲清楚、把好关。这是一篇关于 AI 时代职场能力变迁的思考。
继《为什么新项目放弃 Java/Spring 改用 Golang》引发热议后，这篇横向对比 Java、Go、Node.js/TypeScript 等主流服务端语言：市场占比、擅长领域、真实选型建议。
部署成本、编译速度、启动时间、云资源开销——用真实数据对比 Java/Spring 和 Golang 的差异，看看新项目为什么越来越倾向 Go。
从 ACID 事务到 MVCC 并发，从 JSONB 到 PostGIS，从索引到扩展——用一篇文章彻底理解 PostgreSQL 为什么被称为数据平台而非单纯的数据库。
产品经理说训练大模型是一锤子买卖，后续免费使用。真相是：训练成本只是冰山一角，推理、数据、人才、迭代才是真正的无底洞。