Google Go 团队发布了一份于 2024 年 1 月和 2 月进行的最新 Go 开发者调查结果，基于来自 Go 开发人员的 6224 条回复。

此次调查除了捕捉有关使用 Go 和 Go 工具的观点和挑战之外，主要关注了开发者如何开始使用 Go（或其他语言）的 AI 相关用例，以及那些正在学习 Go 或希望扩展 Go 技能集的人面临的特殊挑战。

调查发现，开发者情绪依然高涨，93% 的受访者对过去一年的 Go 表示满意。大多数受访者 (80%) 表示，他们相信 Go 团队在维护和发展语言时会为像他们这样的开发人员“做最好的事情”。

与往年一样，大多数调查受访者在 Linux (61%) 和 macOS (58%) 系统上使用 Go 进行开发。还有 17% 在 WSL 上进行开发，其中有 93% 受访者表示他们使用的是版本 2，因此微软的 Go 团队决定将今后的工作重点放在 WSL2 上。

Go 开发者调查受访者中最常见的代码编辑器仍然是 VS Code (43%)、GoLand/IntelliJ (33%) 和 Vim/Neovim (17%)。在安全优先事项方面，受访者最担心的是不安全的编码实践（42%），其次是系统配置错误（29%）。

当受访者被问及他们的组织正在使用哪些生成式 AI 模型时，81% 的人表示 OpenAI ChatGPT 或 DALL-E，其次是 Meta Llama（28%）、Mistral AI / Mixtral（18%），以及 Google Gemini、Imagen 或 PaLM（13%）。

在被问及使用哪些库或服务与生成式 AI 模型集成时，69% 的人表示是 OpenAI，其次是 Hugging Face TGI 或 Candle（22%），最后是 LangChain（20%）。

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在构建 AI 驱动的应用程序和服务的调查受访者中，他们普遍认为 Go 是在生产中运行此类应用程序的强大平台。例如，大多数使用 AI 驱动的应用程序的受访者已经使用 Go 或希望迁移到 Go 来处理 AI 驱动的工作负载；而开发人员遇到的最严峻的挑战与库和文档生态系统有关，而不是核心语言和运行时。尽管如此，目前最常见的 AI 入门路径依旧是以 Python 为中心的，这导致大多数组织都是先从 Python 开始的 AI 驱动工作，然后再转向更适合生产的语言。

受访者正在构建的最常见的 AI 服务，包括摘要工具、文本生成工具和聊天机器人。其中许多用例都是面向内部的，例如根据组织的内部文档进行训练并旨在回答员工问题的聊天机器人。报告认为，企业有意从内部用例入手，开发内部的 LLM 专业技能，同时避免 AI 驱动的代理出现意外行为时可能造成的公众尴尬。

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