我用 AI 一个月搞定 WAF 全家桶，Go 代码性能飙升 N 倍，这才叫独立开发！

大家好，我是花花，最近一个月一直在折腾 WAF (Web 应用防火墙) 项目。本来只是个小 Demo，但我硬是靠着 AI 这个 “神队友”，把这个项目的官网、白皮书到 PPT 全部补全了，我感觉我现在也是个独立开发者了~

项目地址在这里，欢迎大家一键三连：https://github.com/HUAHUAI23/RuiQi

最刺激的是，AI 还帮我找到了 Go 代码里的一个性能大坑，优化完效果很棒！整个过程踩了不少坑，也学到不少东西，特别是怎么跟 AI 结对干活。这篇文章就是这些经验的大放送，希望能给你带来启发。

想看我之前怎么用 AI 从零搞出 WAF Demo 的？戳这里👇

我用 Cursor 和 DevBox 业余时间开发了一个 Web 防火墙

好，书归正传。

起初，只是个想法：把 WAF Demo 搞成 “正经产品”

上回说到，我靠 AI 弄了个 WAF 的雏形。但那玩意儿就是个毛坯房，离真正能拿出手的产品还差得远。

所以，接下来的一个月，我的小目标就是：拽上 AI 这个 “苦力”，把这个 WAF Demo 打造成一个五脏俱全独立的产品。

技术上要攻坚，产品形态要完善，连带那些官网、文档什么的 “面子工程” 也得跟上。

而且，我这人就喜欢 “公开处刑”，整个过程我都坚持 “Build in Public”。遇到啥难题、怎么想办法解决的、AI 在里面咋帮我的、最后做成啥样，我都会原原本本地分享出来。

这篇文章将会向大家分享这个 “产品打磨” 阶段的真实经历。你会看到 AI 怎么帮我搞定官网、技术文档这些费时费力的东西，还有最让我兴奋的——AI 怎么帮我把 Go 代码里的一个性能瓶颈给解决了，效果是真的强！

准备好了吗？来看看 AI 时代独立开发者是怎么 “开挂” 的。

项目资产创建

WAF 核心功能有了之后，这一个月我主要在给产品 “抛光打蜡”。不光是代码，产品形象、文档、推广材料这些都得跟上。以前独立开发者一个人干这些得累趴下，还得啥都会。现在有了 AI 就可以开挂了，以前得团队干半天的活，现在三下五除二就搞定了。

项目官网

哪个正经项目还没个官网啊？毕竟是产品的门面。我把现成的资料 (项目 Wiki、更深入的技术文档、README 这些) 一股脑儿都喂给 AI，再告诉它我想要的色调和风格。

重点来了！ 我用的是 Cursor 配合 DevBox。写前端 Cursor 最在行了，给它资料和风格要求，它就能从无到有把整个网站写出来，包括架构图也都是 AI 画的。

其次我需要实时预览这个官网，并且可以快速发布，DevBox 刚好就可以解决这个问题。

整个过程，我就动动嘴皮子，然后就是等待 AI 的输出，最后用 DevBox 上线。

来看看效果图：

AI生成的 WAF 项目官网首页，简洁明了

AI画的官网架构图

官网源代码：https://github.com/HUAHUAI23/waf-site

技术白皮书

稍微复杂点的技术产品，都得有个技术白皮书，它能深入解释产品的技术原理、架构设计、核心优势等。撰写白皮书需要深厚的技术理解和严谨的写作能力。

我还是把现有的项目资料丢给 AI，然后给它个大纲 (比如摘要、引言、技术背景、架构设计这些章节)，要求它写得专业、严谨。AI 很快就能弄出个初稿，结构清晰，文字也通顺。不过，涉及到特别底层或者我自己独创的技术点，AI 有时候会 “理解跑偏”，这时候就得我亲自上手校对、补充，确保技术深度和准确性。

我的经验是：把 AI 当成一个超能的 “初稿枪手”。它负责搭架子、填内容，我就能腾出脑子琢磨核心技术亮点，最后再精修一下。记住，AI 很喜欢 “加戏” (生成大量文字)，我们只管 “删戏” (精挑细选)，比自己从零开始写轻松多了。

AI帮忙写的技术白皮书，看着还挺专业

PPT

在公开分享或进行技术交流时，PPT 也是少不了的，准备一套专业的 PPT 同样需要花费不少时间。

我直接让 AI 根据官网和白皮书的核心内容，快速生成 PPT 大纲和关键文案。告诉它主题、目标受众和期望的关键信息点，AI 就能生成结构化的内容，甚至细化到每一页的大致内容。

我还试了 PopAi (网址在这[1])，这工具真不错！把前面的素材 (白皮书、官网啥的) 喂给它，选个顺眼的模板，它就能把内容给你填进去，并将其渲染到你选的 ppt 模板上。还是那句话：AI 负责 “多”，我负责 “精”。

宣传材料

除了上面那些大部头，项目宣传页、社交媒体的短文案、配图这些小东西，AI 也可以帮忙。

• Slogan 和文案： 我让 AI 给 WAF 项目想了好几个宣传口号和营销文案，来回折腾了几轮，总算找到感觉不错的。AI 在头脑风暴和润色文案方面确实有一手。
• 简单配图： Logo 概念图、博客文章的配图草稿，我也让 AI 试着生成了些。虽然不能直接用，但能给点灵感。复杂的还得自己来或找专业人士。
• 宣传册： 这个得单独说说。我还是用 Cursor + Devbox 那套组合。关键是提示词要写明白，告诉 AI 这是宣传册，尺寸多大，让它生成一个适合打印的长网页。AI 还挺聪明，中英文都给我翻译好了，还贴心地加了个打印按钮！

宣传册代码我也开源了：https://github.com/HUAHUAI23/ruiqi-waf-brochure

Demo 地址：https://kmuxmeuhrgvn.sealosbja.site/

总的来说，这个月在完善产品 “门面” 的阶段，AI 帮了我大忙。它让我好像长了三头六臂，啥都能干点。这对于没钱没时间的独立开发者来说，太重要了。

性能优化

“面子工程” 搞得差不多了，下面该深入代码，进行关键的性能优化了。

WAF 这东西，天天处理那么多高并发请求，性能不行可不行，必须得行。

很多人不认为 AI 具有代码分析与优化能力，但事实胜于雄辩。下面我就挑一个 AI 帮我优化的点细说，实际上 AI 优化的地方不止这一处，AI 的厉害之处在于，它能旁征博引，给你提供一堆方案，还会写测试用例进行 benchmark 测试，用事实证明他的优化是对的。

让人头疼的 getHeaderValue

我的 WAF 里，解析 HTTP 请求头 (Header) 是个常用操作，比如拿真实 IP、检查安全相关的 Header，都得用一个叫 getHeaderValue 的函数。

我一开始用 Go 标准库的 bufio.Scanner 来读 Header，看着还挺简单，结果呢发现这玩意儿在高并发场景下性能是非常拉胯。

AI (和我) 发现的问题主要是：

bufio.Scanner 实现的问题

bufio.Scanner性能问题分析图

内存分配开销大：

每次调用 getHeaderValue，它都会新建 bytes.NewReader 和 bufio.NewScanner 这两个对象。你想想，高并发或者一个请求里要查好几个 Header (比如为了拿真实 IP，可能要试 X-Forwarded-For，X-Real-IP 等一堆)，这内存开销累积起来就吓人了。

频繁调用：

就拿获取客户端真实 IP 来说，为了兼容各种代理 (Nginx、HAProxy、Cloudflare 这些)，getRealClientIP 函数可能要查 9 个甚至更多的 Header。这意味着一个请求就可能让 getHeaderValue 被调用好几次，开销自然就放大了。

WAF 高频场景下的热点：

WAF 处理每个请求都得解析 Header，所以 getHeaderValue 自然成了性能热点。在这个函数上节省一点开销，在高吞吐量下效果就会被放大很多倍。

我一开始也试着在 bufio.Scanner 的基础上小修小补，结果 AI 分析说，要抓住根本问题——bufio.Scanner 本身带来的额外分配。

AI 直接建议我：别用 bufio.Scanner 了，直接在原始的 Header 字节切片 ([]byte) 上操作，简单粗暴有效。

AI 出招：直接上手操作字节

既然自己搞不定，索性听 AI 的，让它全权负责代码。AI 不仅把优化代码写出来了，连测试用例都配齐了。

AI 的优化思路是这样的：

零额外分配：

直接在输入的 []byte 上搞事情，不创建 bytes.NewReader 和 bufio.NewScanner 这些劳什子，内存分配自然就没了。

预处理目标头：Header 名比较是不区分大小写的，AI 建议先把要找的 Header 名转成小写。解析的时候，读到的 Header 名也转小写再比。这样，目标 Header 名就不用每次都转了。

更快的字符串比较：手动实现字节切片的大小写不敏感比较，或者用 Go 标准库里更底层的字节操作函数，比先把 []byte 转成 string 再用 strings.EqualFold 比要快，还省了转换的开销。

看看代码对比 (优化后的代码是 AI 生成，我验证过了)：

// 原始的bufio.Scanner实现（用于性能对比）

funcgetHeaderValueOld(headers []byte, targetHeader string) (string, error) {

    s := bufio.NewScanner(bytes.NewReader(headers))

for s.Scan() {

        line := bytes.TrimSpace(s.Bytes())

iflen(line) == 0 {

continue

        }

        kv := bytes.SplitN(line, []byte(":"), 2)

iflen(kv) != 2 {

continue

        }

        key, value := bytes.TrimSpace(kv[0]), bytes.TrimSpace(kv[1])

if strings.EqualFold(string(key), targetHeader) {

returnstring(value), nil

        }

    }

return"", nil// 实际应返回 error or specific not found value

}

// AI辅助优化后的 getHeaderValueOptimized 实现

funcgetHeaderValueOptimized(headers []byte, targetHeader string) (string, error) {

// 预处理目标头部为小写，避免重复转换

    targetLower := strings.ToLower(targetHeader)

    targetBytes := []byte(targetLower)

    targetLen := len(targetBytes)

    i := 0

for i < len(headers) {

// 找到行的开始

        lineStart := i

// 找到行的结束（\n 或 \r\n）

for i < len(headers) && headers[i] != '\n' && headers[i] != '\r' {

            i++

        }

        lineEnd := i

// 跳过换行符

if i < len(headers) && headers[i] == '\r' {

            i++

        }

if i < len(headers) && headers[i] == '\n' {

            i++

        }

// 跳过空行

if lineEnd == lineStart {

continue

        }

// 在当前行中查找冒号

        colonPos := -1

for j := lineStart; j < lineEnd; j++ {

if headers[j] == ':' {

                colonPos = j

break

            }

        }

if colonPos == -1 {

continue// 没有冒号，跳过这行

        }

// 提取key（去除前后空格）

        keyStart := lineStart

        keyEnd := colonPos

// 去除key前的空格

for keyStart < keyEnd && (headers[keyStart] == ' ' || headers[keyStart] == '\t') {

            keyStart++

        }

// 去除key后的空格

for keyEnd > keyStart && (headers[keyEnd-1] == ' ' || headers[keyEnd-1] == '\t') {

            keyEnd--

        }

        keyLen := keyEnd - keyStart

// 快速长度检查

if keyLen != targetLen {

continue

        }

// 手动进行大小写不敏感比较

        match := true

for j := 0; j < keyLen; j++ {

            c := headers[keyStart+j]

// 转换为小写进行比较

if c >= 'A' && c <= 'Z' {

                c = c + ('a' - 'A')

            }

if c != targetBytes[j] {

                match = false

break

            }

        }

if !match {

continue

        }

// 找到匹配的header，提取value

        valueStart := colonPos + 1

        valueEnd := lineEnd

// 去除value前的空格

for valueStart < valueEnd && (headers[valueStart] == ' ' || headers[valueStart] == '\t') {

            valueStart++

        }

// 去除value后的空格

for valueEnd > valueStart && (headers[valueEnd-1] == ' ' || headers[valueEnd-1] == '\t') {

            valueEnd--

        }

// 返回value

if valueEnd > valueStart {

returnstring(headers[valueStart:valueEnd]), nil

        }

return"", nil// 实际应根据需求返回空字符串或错误

    }

return"", nil// Header not found, 实际应返回 error or specific not found value

这个直接操作字节的优化，比原来用 bufio.Scanner 的内存分配和对象创建少多了，简直就是 AI 辅助 Go 代码优化的典范。

性能测试与验证

光说不练假把式，优化效果得看数据。AI 不仅给了方案，还给我写性能测试 (Benchmark) 来验证。

根据 AI 的指引，我为优化前 (getHeaderValueOld) 和优化后 (getHeaderValue) 的函数编写了 Go 语言的基准测试代码，模拟了不同的 HTTP Header 场景，特别是包含了多次出现 X-Forwarded-For 的复杂情况。

结果一出来，我惊了：

🎉 性能优化成果 (数据对比)

核心性能 PK - 查单个 Header

查多个 Header 场景 (模拟拿真实 IP)

不同场景下的详细数据，有点长，但很说明问题

1. 针对 X-Forwarded-For 的优化效果

• XFF 在 Header 最前面：速度快 2.1 倍，内存省 57%
• XFF 在 Header 中间：速度快 1.8 倍，内存省 57%
• 多个 Header，XFF 在最后：速度快 1.4 倍，内存省 57%

2. 最惨的情况 (要找的 Header 在最后面)

3. XFF 专用快速通道 (额外优化)

• 走快速通道：135.4 ns/op，48 B/op，1 allocs/op
• 走通用方法：160.6 ns/op，48 B/op，1 allocs/op
• 额外提升：18.6% (专门针对最常用的 XFF 场景)

4. 内存分配专项测试

关键优化收益

🏃‍♂️ 跑得更快了

• 平均速度提升 2.1 到 6.9 倍
• 查单个 Header 从 2000 多纳秒降到 300 纳秒不到
• 查多个 Header 从 2 万 5 千纳秒降到 5 千纳秒

💾 内存开销更少了

• 内存使用少了 57%到 99% 不等
• 单次操作从 4000 多字节降到几十字节
• GC 压力小了，内存碎片也少了

🔄 分配次数也少了

• 分配次数少了 7 到 37 倍
• 从每次操作 7-112 次分配降至 1-3 次
• 大幅减少内存管理开销

⚡️ 特殊优化

• XFF 专用快速路径额外提升 18.6%
• 就算是最坏的情况，也还有 2.3 倍的性能提升
• 各种 Header 位置均有显著改善

🎯 实际业务价值

• 高并发服务
• ：速度快了这么多，同样的硬件能抗更多请求。
• 省资源就是省钱
• ：内存占用大幅降低，服务器压力小了，GC 也不用那么频繁了。
• 更稳定
• ：内存分配少了，执行效率高了，内存泄漏和 GC 卡顿的风险自然就低了。
• 降本增效
• ：CPU 使用率低了，服务器需求少了，运营成本不就下来了嘛。

🔬 测试环境说明

• CPU
• ：Intel(R) Xeon(R) Platinum
• 操作系统
• ：Linux amd64
• Go 版本
• ：Go 1.x
• 并发数
• ：32 goroutines (-32)
• 测试覆盖
• ：5 个维度，12 个场景

所有数据都是拿 Go 的 Benchmark 实打实跑出来的，测试代码覆盖了 5 个不同维度的场景，童叟无欺。

优化总结

这次我能精准优化 Go 的 HTTP 头解析，那是有原因的，主要靠下面这几招：

策略上：

• 精准打击：
•  找准了 getHeaderValue 这个高频热点函数，集中火力优化。
• 见好就收：
•  一旦找到目标 Header，马上返回，不浪费时间。
• 少走弯路：
•  避免了频繁创建 bufio.NewScanner、bytes.NewReader 这些对象和调用它们的方法。
• 死磕内存：
•  这是最关键的，少分配内存，GC 压力小，整体性能就上去了。

技术上：

• 量身定做：
•  不用通用的 Scanner，自己写了个更高效的字节级解析逻辑。
• 字节级操作：
•  直接在 []byte 数据上查找、分割、比较，避免了转 string 的开销。
• 层层递进：
•  实际代码里可能还包含了对 Header 结构 (比如换行符、冒号) 的层次化查找。
• 内存友好型设计：
•  设计实现时将减少内存分配作为核心目标。

通过这次 Go 函数的优化，我算是彻底服了 AI 在解决具体技术难题时的能力。

它不仅能分析代码、找出性能问题，还能给出突破性的优化方案，甚至教你怎么验证。我一个独立开发者，没人帮我 Code Review，也没专业的性能分析团队，AI 简直就是我的技术大腿、最佳拍档！

反思与经验

这一个月折腾 WAF 产品，特别是跟 AI 深度合作，这个过程不光完善了产品本身，也让我对 AI 有了全新的认识。

AI 是敌是友？

一开始我对 AI 的感受更多是担忧——担心 AI 的进步会最终替代开发者的工作。但这两个月下来，AI 一次又一次帮我解决问题、提高效率，我彻底想通了：AI 不是来抢饭碗的，它是来给我递 “金饭碗” 的，是个能把我的能力放大好几倍的超级工具。

但是想跟 AI 高效合作，得有点技巧：

• 从 “被动接受” 到 “主动引导”：
•  最开始 AI 给啥我就用啥，结果发现容易掉坑里。现在我学乖了，提问更清晰、具体，给足上下文和限制条件。
• 多问、使劲问：
•  AI 给的答案，特别是复杂的逻辑或技术细节，我会翻来覆去地问，让它解释思路、给更多细节，甚至指出它可能犯的错，直到我彻底搞明白。这个过程，也逼着我自己进步。毕竟，要判断 AI 说得对不对、好不好，还得靠自己的真本事。
• “提问” 也是门艺术：
•  我发现，“怎么问问题” (也就是 Prompt Engineering) 太重要了。好问题才能引出 AI 有价值的回答。我现在会花更多时间琢磨怎么组织我的 “咒语”，怎么把大问题拆成小问题逐步解决。
• 工具搭配，干活不累：
•  我也体会到不同 AI 工具的妙处。比如 Cursor，它的 ask 模式适合快速查点东西、生成小代码片段，而 agent 模式在处理复杂项目结构或者多步骤任务时更牛。像 DevBox 这种开发环境管理工具跟 AI 结合起来，AI 建议个环境配置啥的，DevBox 就能帮我快速搞定，AI 的建议和实际操作无缝对接，迭代起来非常快。

挑战和教训

AI 虽然牛，但也不是万能的。在打磨产品、跟 AI 合作的过程中，我也踩了不少坑：

• AI 的 “理解能力” 还是有限：

• 不一定全对：

•  AI 生成的代码或文案，不保证 100%准确，特别是处理复杂、冷门或者非常定制化的技术细节时。比如写技术白皮书，涉及到 WAF 底层逻辑，AI 的描述可能就不够准，或者漏了关键点，还得我仔细校对修改。Go 性能优化，AI 能给核心思路，但具体的字节操作实现，还得我结合 Go 的特性一点点调，反复验证。

• 创新差点意思：

•  需要原创性思考或者高度创新的任务 (比如想个独一无二的 UI 设计、全新的攻击检测思路)，AI 更多是把现有的东西排列组合一下，或者给点启发，真正的突破还是得靠人脑。

• 上下文理解深度不够：

•  虽然 AI 能处理很多上下文，但涉及到整个项目的架构、不同模块之间微妙的联系，AI 还是很难像开发者那样对项目有宏观和微观的全面理解。

• AI 生成内容的管理：

•  AI 能快速生成一大堆代码，但新问题也来了：这些代码符不符合项目规范？怎么集成进来？怎么理解和调试？有时候，理解 AI 生成的复杂代码，比自己从头写还费劲。

• 初期 UI 设计调整困难：

•  用 AI 生成网站这些，虽然框架和文案很快，但要达到满意的视觉效果，反复调整 AI 生成的代码，或者跟 AI 沟通那些细微的设计要求，还是挺耗时的，有时候还不如自己用专业工具手动调来得快。

从这些坑里，我学到了：

• “AI 是副驾驶，方向盘还得自己握！”：开发者必须是最终的控制者和决策者。AI 提供信息、生成草稿、提建议，但判断、集成和验证，都得人来。
• 验证，验证，再验证！
•  永远别盲信 AI 的输出。特别是代码和技术文档，必须严格测试和校对。
• 人脑思考 + AI 提效 = 王道：
•  最好的工作方式往往是，先自己深入思考问题的本质和解决方案的大方向，然后利用 AI 来加速编码、写文档、搜集信息这些苦力活。AI 是效率放大器，但方向盘必须在自己手里。
• 自身技术过硬才是根本：
•  正因为有了 AI，扎实的专业知识和独立思考能力才更重要。只有这样，你才能有效地跟 AI 合作，发现 AI 的错误，提出高质量的问题，最终把 AI 的输出整合成有价值的产品。AI 不仅没降低对开发者核心能力的要求，反而可能还提高了。
• 拥抱不确定，持续学习：

 AI 本身发展也快得很，跟它合作的过程充满了不确定性。得保持开放心态，不断尝试新工具、新方法，在实践中学习怎么更好地利用 AI。

AI 给开发者赋能，尤其是不太会编程但有好点子的人

通过这次折腾，我深刻感觉到，AI 给独立开发者，特别是那些可能编程经验没那么丰富，但有好点子、执行力强的人，带来了前所未有的机会。

AI 降低了很多以前需要大量专业知识和时间的门槛：

• 技术实现不再遥不可及：
•  从零搭个复杂系统 (比如 WAF Demo) 现在有可能了，AI 能帮你生成基础框架，解决具体技术问题。
• 让你变成 “多面手”：
•  独立开发者不再需要是全栈工程师+设计师+文案+市场专员。AI 能在你写代码的同时，帮你搭官网、写白皮书、做 PPT、搞宣传文案，让你一个人能顶一个团队，覆盖产品开发的更多环节。
• 学习新东西更快：
•  想学新语言或新技术？AI 可以当你的实时家教，解答疑问，提供示例代码，学习效率大大提高。

可以预见，在 AI 的持续赋能下，未来会有更多由个人或小团队创造出来的高质量产品。关键在于，开发者怎么转变思路，把 AI 当成一个聪明的 “合伙人”，学会怎么跟它高效协作，然后把省下来的精力投入到更有创造性、更需要人类智慧的地方——比如，发现真正有价值的问题，进行深度思考。

当然，我的 WAF 产品之路还没结束，后面还会继续完善安全规则、优化用户体验，当然，也会分享怎么在 Sealos 上用这个 WAF 保护你的网站和应用。

文章来自微信公众号 “ Sealos “，作者 花花