背景

之前一直看到有人谈论用Chatgpt编程序，设计产品，做游戏，反正很神就是了。在我使用过程中，并没有感觉那么神，也许是提示字给的不标准吧。最近正好有个机会，需要搞一个All2all的测试脚本，可自动化提供大规模All2All的测试任务。因此就测试了下GPT的能力。

目前用的是最新版本GPT4o（自行花了20美金），整体使用下来，GPT确实可以协助编程，只是沟通起来比较费劲和费时间……如果真正要搞一个项目，就不太现实了。估计还要再迭代几轮吧。即使是最牛的GPT4o，在沟通交互中，仍然会有以下问题：

• 强调过的内容，可能要重复说3-4遍，GPT才真的听进去了，但过了几轮后可能就又忘记了，比如”不着急出优化代码，先讨论问题“；
• 为了提升效率，对于一些小优化，其实可以提供代码片段，但GPT有时候提供的片段跟代码本身没有强联系；
• 为了排障，在脚本中增加了一些提示信息（增加执行log）。后面随着不断迭代优化，就会发现有些功能消失了。这种现象很明显，很可能会遇到之前解决过的问题再次出现……

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背景

我不是程序员，只是偶尔用Python写一些对个人有些帮助的小程序。之前了解过Go，朋友也一直在推荐Go，但一直没有深入研究过，自从面对下面几个事后，就萌生了想尝试一下的想法：

• 我想用Caddy搭一个简易HTTP Server，一般建议Docker部署，比较方便，但发现macOS如果需要支持Docker，需要装Docker虚拟机，光虚拟机就占了1.5g的内存。后来我去Caddy官网下载了支持ARM架构的Caddy，只有小40m左右，下载即可执行，不需要任何环境，此程序是用Go编译而成的，关于Caddy在macOS的使用，可以看这里；
• Java也是编译语言，可是要想执行，仍然需要Java虚拟机提供运行时环境；类比Python类似，是编译+解释语言，需要Python环境才能进行解释运行；
• 我需要对多个地址发送ICMP探测报文，Terminal其实挺好用的，只是为了多个地址，需要打开多个窗口，不是很灵活，为了CPU不影响ICMP报文，想找一款支持多核的Ping工具，但发现macOS不像Linux，没有Affinity和Taskset来给进程分配内核，最后找到一个用Go做的开源Ping软件，并支持多线程，但这个运行有些问题，需要排障；

此篇文章简单用实例总结Go的初体验，以及Go程序的排错方法，方便以后复习查阅。

机器环境

System: macOS Monterey 12.1
Arch:   darwin/arm64
Go ver: 1.17.5

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