GopherDaily

20251211

每日一谚：Reuse existing code and libraries whenever possible

Go技术生态

Go 跌出 TIOBE 前十？别被排名骗了，这才是它的真实地位
Go 语言是否已经触到了天花板？在 Python 借力 AI 狂飙突进、Rust 备受追捧的今天，Go 的位置究竟在哪里？近日，Twitch工程师 Melkey 结合 JetBrains、Stack Overflow 以及 GitHub 的最新数据，发布了一份关于 Go 语言现状的深度分析。结论或许并不全是“好消息”，但却极其真实地反映了 Go 在工业界的稳固地位。

Jepsen 报告震动 Go 社区：NATS JetStream 会丢失已确认写入
近日，一则重磅消息在 Go 社区引发了不小的震动。分布式系统领域的“终极拷问者”——Jepsen——发布了一份针对 Go 生态中流砥柱级消息系统 NATS 及其子系统 JetStream 的深度分析报告。报告的结论是严峻的，甚至可以说是颠覆性的：在特定的、可复现的故障模式下，NATS JetStream 可能会丢失已经被服务器确认 (acknowledged) 并声称“已成功持久化”的数据。

基于 Dependabot 的 Go 项目依赖关系图
为持续改进我们的软件包生态系统支持，我们正在延续供应链安全的主题，Go 项目现在将在其依赖关系图和软件物料清单 (SBOM) 中看到更完整和准确的传递性依赖树。此功能通过运行新的 Dependabot 作业来构建依赖关系快照并将其上传到依赖关系提交 API 来实现，类似于其他生态系统的依赖关系自动提交，但不会产生操作分钟数的费用。

在 Go 中压缩嵌入文件
Go 的 embed 功能可以将静态资源捆绑到可执行文件中，但它们是未压缩存储的，这会浪费空间。文章介绍了一种解决方案：将所有资产打包成一个 ZIP 压缩文件。这通过使用 Go 标准库中的 `archive/zip` 模块并将其转换为 `io/fs.FS` 结构来实现。使用 Akvorado 的案例表明，这种方法可以将可执行文件大小减少 4 MiB 以上。然而，缺点是读取速度会变慢（基准测试显示慢 4 倍以上），并且由于 ZIP 存档的限制，不支持 `io.ReaderAt` 或 `io.Seeker` 接口，这会影响某些功能，例如通过 HTTP 提供部分文件。

Go 提案：Secret 模式
自动擦除内存以防止敏感信息泄露。新的 runtime/secret 包允许在“secret 模式”下运行函数。函数结束后，它会立即擦除（归零）所使用的寄存器和堆栈。函数创建的堆分配会在垃圾回收器确定它们不再可达时被擦除。这对于加密库开发者很有用，可以确保敏感信息（如会话密钥）不会在内存中停留过久，从而降低泄露风险。该特性目前是实验性的，主要支持 linux/amd64 和 linux/arm64 平台。

GitHub MCP 服务器增加了对工具特定配置等的支持
GitHub MCP 服务器现在支持工具特定配置，允许您根据需求定制服务器并最小化上下文窗口的使用。只需使用新的 X-MCP-Tools 标头即可启用所需的工具。此外，GitHub MCP 服务器还引入了“锁定模式”（Lockdown mode）以限制不受信任的贡献者在公共存储库中的内容，并默认启用全面的内容清理以防范提示注入攻击。本地和远程 GitHub MCP 服务器已完全迁移到官方 MCP Go SDK。

云原生技术

摆脱人工智能厂商锁定：GitHub Models + cagent
本文介绍了 Docker cagent 如何与 GitHub Models 集成，以实现多代理应用的构建和分发，从而摆脱人工智能厂商锁定。cagent 是一个开源的多代理运行时，允许开发者通过声明式 YAML 配置来编排 AI 代理。文章通过一个使用 GitHub Models 和 DuckDuckGo MCP 工具的播客生成代理示例，展示了如何配置 cagent 以使用 GitHub Models 的 OpenAI 兼容 API。开发者需要一个 GitHub 个人访问令牌（PAT）来认证。配置完成后，代理可以在本地运行（使用 `cagent run`）或打包为 Docker 镜像并通过 Docker Hub 分发和拉取，从而实现真正的厂商独立性。

Lima v2.0：安全AI工作流程的新功能
Lima项目团队于11月6日发布了Lima的第二个主要版本（v2.0）。此次发布扩展了项目焦点，涵盖了人工智能（AI）以及容器。Lima (Linux Machines) 是一个用于在笔记本电脑上启动本地Linux虚拟机以运行容器的命令行工具，现已升级到v2.0，引入了插件基础设施、GPU加速支持（通过krunkit驱动）、模型上下文协议（MCP）工具，以及多项其他改进，旨在增强安全性和可用性，特别是对AI工作流程的安全隔离支持。

2026年WebRTC五大预测：Tsahi Levent-Levi谈AV1、MOQ以及下一个可能“出问题”的技术
WebRTC专家Tsahi Levent-Levi分享了他对2026年的五个快速预测，内容涵盖了编解码器（如AV1）、MOQ（媒体传输协议）、边缘计算、以及哪些当前“最佳实践”可能在未来演变为“反模式”。他预测WebRTC本身（而非MOQ）将在2026年引来更多抱怨，并认为AV1在短期内不会成为主导编解码器。此外，MOQ结合WebCodecs、WebTransport和WebAssembly的组合被视为可能颠覆传统WebRTC的“黑马”技术栈。

构建 HTML 工具的有用模式
本文探讨了构建“HTML 工具”的有用模式，这些工具是将 HTML、JavaScript 和 CSS 组合在一个文件中提供实用功能的应用程序。作者已经构建了超过 150 个此类工具，其中大部分是由大型语言模型 (LLM) 编写的。文章介绍了构建这些工具的关键特征，例如：使用单个文件、避免 React 和构建步骤、从 CDN 加载依赖项、保持代码简短，以及利用原型设计工具（如 Claude 的“Artifacts”或 ChatGPT/Gemini 的“Canvas”）。此外，还讨论了更复杂的工具需要使用编码代理、如何利用剪贴板进行输入/输出、使用 URL 或 localStorage 持久化状态、收集支持 CORS 的 API、直接调用 LLM API，以及利用 WebAssembly (Wasm) 的可能性。核心思想是：构建易于复制粘贴、独立部署（如使用 GitHub Pages）且功能强大的单文件 Web 应用。

为什么AGI不会发生 — Tim Dettmers
这篇文章旨在批判关于通用人工智能（AGI）和超级智能的讨论，认为其中存在对计算物理现实的根本性误解。作者强调计算是物理的，并指出线性进步需要指数级资源，以及GPU性能提升已接近极限。文章认为，目前的AI进步（如缩放法则）正面临物理限制，而“超级智能”的快速自我改进的设想是建立在对资源约束的忽视之上的幻想。作者推崇中国对AI的务实应用和经济扩散哲学，认为AI的未来在于实用性集成，而非追求理论上的超级智能。

流行工具与项目

Tencent/WeKnora
LLM-powered framework for deep document understanding, semantic retrieval, and context-aware answers using RAG paradigm.

KaijuEngine/kaiju
General purpose 3D and 2D game engine using Go (golang) and Vulkan with built in editor

charmbracelet/crush
The glamourous AI coding agent for your favourite terminal 💘

inngest/inngest
The leading workflow orchestration platform. Run stateful step functions and AI workflows on serverless, servers, or the edge.

anchore/syft
CLI tool and library for generating a Software Bill of Materials from container images and filesystems

flipped-aurora/gin-vue-admin
🚀Vite+Vue3+Gin拥有AI辅助的基础开发平台，企业级业务AI+开发解决方案，支持TS和JS混用。它集成了JWT鉴权、权限管理、动态路由、显隐可控组件、分页封装、多点登录拦截、资源权限、上传下载、代码生成器、表单生成器和可配置的导入导出等开发必备功能。

XIU2/CloudflareSpeedTest
🌩「自选优选 IP」测试 Cloudflare CDN 延迟和速度，获取最快 IP ！当然也支持其他 CDN / 多个解析 IP 的网站 ~

ory/kratos
Headless cloud-native authentication and identity management written in Go. Scales to a billion+ users. Replace Homegrown, Auth0, Okta, Firebase with better UX and DX. Passkeys, Social Sign In, OIDC, Magic Link, Multi-Factor Auth, SMS, SAML, TOTP, and more. Runs everywhere, runs best on Ory Network.

kedacore/keda
KEDA is a Kubernetes-based Event Driven Autoscaling component. It provides event driven scale for any container running in Kubernetes

编辑:Tony Bai

编辑主页:tonybai.com

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