请教管理个人代码项目架构
个人项目数据管理与代码架构的实用建议汇总。
1. 关键信息
- 项目需明确数据量级与实时性：每日按ms记录数据量大，建议优先考虑 OLAP 方案。
- 架构建议：数据源 → 聚合引擎 → API 层 → 前端；核心组件包含 Data Pipeline、API Service、Frontend 与 Data Models（#1）。
- 技术选型权衡：Excel/ipynb 适合小团队共享可视化（#4、#6）；PostgreSQL 可处理个人项目 OLTP/OLAP（#18、#21）；大数据批量处理用 Spark 比 Flink 更合适（#8）。
- AI 协作建议：使用 Claude Code/Codex 整理代码与生成架构图，设立 Checkpoint 验证并优化（#12）；需平衡 Vibe Coding 与架构更新，避免旧版本兼容问题（#10、#16）。
- 代码理解深度：需明确掌握粒度，是模块概览还是 Function 级细节（#15）。
2. 羊毛/优惠信息
无
3. 最新动态
无
4. 争议或不同意见
- 数据量与工具适用性：有人认为 Excel/ipynb 足够（#4、#6），也有人担心数据量“难以置信”（#19）。
- 技术路径分歧：有人提议 Spark 替代 Flink 适合每日批量（#8），也有人坚持用 BigQuery/Flink（#1）。
- AI 管理方式：主张让 AI 自主整理（#7、#12），也有人质疑 micromanage 与兼容性（#7、#10）。
5. 行动建议
- 优先评估数据规模与更新频率，小规模用 PostgreSQL + ipynb 可视化。
- 引入 Claude Code/Codex 生成并验证架构图，设立检查点逐步优化。
- 明确代码理解粒度，建立知识文档与版本控制规范。