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最近迫于任务,思考了一下小规模团队面向 AI 的技术栈与方案。以及共同富裕!

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  •   wwk · 1 天前 · 848 次点击
    #convex #supabase #TanstackStart #vercel #fly

    最近迫于任务,思考了一下小规模团队面向 AI 的技术栈与方案。

    面向 AI 的转型,目标是少量的人( 1-2 人),基于 AI 完成全流程开发任务。

    最初讨论过一个议题:是否要强行保持技术栈的统一。经过讨论,从可行性的角度出发,应该还是以个人熟练的技术栈为主 + AI 提效。

    原因有以下几点:
    1. 老业务维护
    2. 从个人成长和效率的角度出发,通过 AI 协作,打磨自己的开发流程是最好的方案(如果需要前端转用 golang 进行开发,或者让后端转用 ts 进行开发,就算借助 AI ,也会导致开发效率断崖式下跌)

    正文:如何搭建一套面向 AI 的技术栈

    从 SRE → 后端 → 前端,均采用 AI 优先的原则核心栈

    front & api:TanStack Start
    db:Convex (相比 Supabase ,DX 更加完美)
    auth:Clerk
    sre:Vercel / Fly.io
    cdn:EdgeOne (处理大陆地区访问)

    一些备选 独立后端:Hono.js (用来处理一些需要计算或者持久化任务)
    auth:Logto 、Better Auth (这两项都可私有化部署)
    db:Supabase (老一套)

    这套技术栈的优势是开发效率较高,以及极低的初期成本。
    缺点是平台锁定,如果后续量变大,例如用户量 100x 之后,需要支付的费用会远大于自建 VPS 。

    但对于快速启动的项目,应该是比较适用的方案。

    新开发流程简述

    1. 搭建项目框架( TanStack + Convex + Clerk ),编写技术视角的需求文档,使用 Cursor AI Agent 完成项目初步开发
    2. 基于 PRD ,完成具体前端 UI 和接口开发
    3. 使用 Vercel 或 Fly.io 部署到云端,构建测试环境
    4. 测试 & 部署到生产环境(测试阶段可以用个人账号,生产阶段必须用公司统一采购的 SaaS 服务)

    成本预估(按 MAU 算)
    <2k: $0-50
    5k-10k:$100-200
    10k-80k:$300-1200
    >80k:建议私有化部署,或者就再招人重构吧

    补充几个点

    1. 关于 Supabase 和 Convex
    早期用 Supabase 做过项目,体验还不错。最近发现 Convex ,最初比较无感。但实际跑了 2 个 demo 后,感觉确实不错。相比 Supabase 的优势:不用去平台配置一堆东西,一切基于代码。大杂烩,但很实用,尤其是 AI 能感知到( PS:AI 并不知道你的 Supabase 配置)。
    缺点:目前生态比较弱,以及无法改可部署区域,这点比较蛋疼,希望早些支持 @Convex

    2. 关于 Auth
    用过不少服务,目前体验下来 Clerk 和 Logto 比较好。但是网络问题比较蛋疼,对大陆地区不友好。

    3. 关于 TanStack Start
    目前是 beta v0 阶段,偶尔有 bug ,用在生产项目的话,记得锁版本,否则...

    4. 关于 Vercel 和 Fly.io
    Fly.io 的优势主要是可部署区域多,可以固定静态 IP ,以及一个持久化的 node 环境。可以跑一些需要持久化的服务,例如 websocket ,其实蛮适合跑 node 套利脚本。
    如果不需要跑持久化服务,那么忘记 Fly.io 吧,直接 TanStack + Vercel 就可以了。

    原文来源: https://x.com/ethan180953/status/1996561637957108026

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    wwk
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    wwk  
    OP
       23 小时 45 分钟前
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