Python 是调用LLM的逻辑语言，TypeScript是AI应用里的王者语言
编程语言是软件工程师（software engineer）与计算机（computer）交互的方式，通过编程语言指挥计算机完成某些计算任务的同时，也创建（create）一些伟大的产品，而这些产品是当今互联网世界存在的根基。作为一个非计算机科学专业（CS）出身的人，我为什么要写这篇文章？是因为我最近几个月在研究AI应用产品的时候，发现了一件让我觉得意外，但是有趣的事：
在调用云端LLM的时候，我由于熟悉python，会更喜欢使用它来构建项目；但深入研究最好的开源AI应用产品，我发现他们更多的是使用TypeScript（TS）。这与我已有的认知不符，所以我就花时间研究起了TS。
你可能会有疑问，现在都什么时代了，为什么还要讨论这么老掉牙的问题。我在写文章的时候，也是思考再三，觉得这个有必要拿出来与各位讨论一番。
虽然我知道，现在vibe coding大行其道，学不学编程语言在这个时刻好像显得不重要了。就比如我们熟知的英伟达CEO就在最近的一个采访视频里说，未来人不需要去学习Python，因为English就是最好的编程语言。我想了一番，既然大佬都这么说了，也许我的做法是错误的，可我自己这一年的vibe codeing体验却又与此恰恰相反，所以我还是冒着被议论的风险把这篇文章写出来。
过去一年时间，我vibe coding的项目主要是使用Python，因为我对其学习过一段时间，能够大致看得懂相关的代码片段。但即便如此，在小型的项目面前，我对其依然无法把控，不知道如何优化，我对AI tools 说得最多的一句话是，你检查一下整个项目架构，并告诉我哪些地方需要优化。做这件事情多了之后，我发现LLM只是在翻过来倒过去的弄通一件事，token在疯狂燃烧，而我的项目依然没有什么动静。在经历过这样的事许多次后，我决定回归基础，不在跟风去尝试新的模型，也不再构建新的无用玩具项目，只是偶尔会让新模型优化一下上一代模型遗留的buge。
后来由于开源项目OpenCode的出现，我尝试将其克隆到本地研究。在不断尝试的过程中，我逐渐熟悉了项目架构，了解到它是使用TypeScript来构建的终端交互编程助手，是继Claude code之后，最好用的TUI编程工具，关键在于它是开源的，你可以随便修改项目，使其符合自己的需求。
我首先是做最基础的修改，在配置文件中添加了medical skill 和 subagent，让它成为一个具有医学专业知识的AI assistant。后来又做了一些更大的修改，我给OpenCode添加了新功能，让它可以自由浏览我Zotero里的文献，成为更加隐私的医学文献助手。我分别对OpenCode的tool模块做了2个修改，一是添加zotero工具，二是让opencode能够自由阅读pdf文档，最后让subagent能够基于我的临床指南回答问题。这些构建的方向是基于我之前折腾了几个月的RAG（检索增强生成），让我发现它存在很多劣势，即使我现在知道RAG+Graph可能是知识库最好的形式，但是目前对我来说已经不重要了。
在研究Opencode一段时间后，OpenClaw在AI圈又火爆起来了，这时候我由于收到FOMO的影响，不得不停掉手里的东西，打起了研究OC的主意。由于有过研究OpenCode的经验，这次研究OC的过程就顺利很多了，它是使用Gateway和Pi agent来构建的项目，也是以TS语言为主。通过Pi，AI agent能够自主阅读文档（read）、编辑（edited）、执行任务（excite），就是这样简单的创新，就让现有的agent能够自主的做事，而不是被动的等待命令。
通过对OpenCode和Openclaw的研究学习，我发现他们都是使用TypeScript语言来设计的TUI产品。也就是真正执行的并不是terminal里的Opencode or Openclaw，而是云端的LLM。 我以前有一个疑问，为什么Python被称为AI里的胶水语言，但是在AI应用产品里却很少见？ 经过学习我才知道，原来Python 是 计算密集型 (CPU-Bound) 任务的首选，负责 AI 模型的底层驱动；而 TypeScript 是 并发密集型 (I/O-Bound) 任务的最优解，负责管理复杂的 UI 状态与高频的云端 API 流式交互。 在 OpenCode 这种产品里，大脑（LLM）在云端，本地端更需要的是极致的流式交互和并发处理。Python 负责把 AI 跑通，而 TS 负责把 AI 变得好用、好看、好分发。这就是为什么现代 TUI 纷纷倒向 TS 生态。 可惜我对TypeScript了解甚少，很多源码根本看不懂，要是Python也有这样的优势就好了。
现在你可能听说，在AI时代，不会编程也可以做app，构建网站······
是的，确实可以，但是构建出来了，然后呢？
我自己就构建了2个iOS app，但是到现在也没有上架app store。如果不懂基础，构建出来的东西（demo）很难过渡到拿给别人使用（product），因为如果出现问题，你需要为你的基础知识负债承担责任，也就是人们常说的AI只负责执行，不负责承担执行后的结果。结果有好，自然存在坏处，如果你看不到AI做出的东西存在的问题，这个产品盲盒就会一直存在。所以不要相信什么基础不重要，有AI就行，即使未来AI普及到和EXCEl一样，那你是不是也会一些基本的计算，不然被坑了都不知道，至少小数点这些要会数的嘛！
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