【代码越短AI越强？别被编程语言的Token效率陷阱忽悠了】

长期以来行业有个误区：Python或Clojure等动态语言代码量小，能省Token且更聪明。但Dan Luu的实测显示，在解决实现zstd解压器这种复杂任务时，动态语言所谓的简洁优势在模型高强度推理下基本消失。很多基准测试用的是Rosetta Code这种几行代码的玩具，根本测不出真实生产力。真正拉开差距的是语言的确定性和工具链。

社区评论认为Go的高一致性让训练数据极度纯净，没有Python那种十个人写出十个样的污染，模型写起来更稳。C#则靠着.NET强大的标准库和自省能力被严重低估，LLM在自带护栏的生态里更不容易跑偏。

我们要关注的不是代码行数，而是模型自纠错的反馈回路。选择那种能让AI快速编译、报错清晰的语言，比省那几个Token重要得多。