上周去面试某澳洲大厂，被面试官的一道架构选型题整沉默了…… 面试官（敲了敲桌面）：“业务部门想要一套实时看板，监控每日商品成交偏好，你打算怎么设计？” 我内心狂翻白眼：“这还用想？简历上不写个 Flink + Kafka 实时流计算，怎么好意思跟你们要 30K 的工资？！必须上最炫的实时流啊！” 我表面强装镇定：“呃……直接搭建 Kafka 集群把订单推过来，接 Flink 做毫秒级滑动窗口计算，再实时打进 ClickHouse 供前端秒级刷新！” 面试官露出了关爱智障的微笑：“行，为了看一个每天只在晚上总结算一次的业务，你每个月多花了公司 20 万维护高可用流集群。回去了解一下 Lamda 架构向 Kappa 演进时对‘业务 ROI 与延迟容忍度’的权衡吧。”

🆓 Google Analytics 的开源版本来了，自己托管一份，网站的流量数据全留在自己手里 GitHub 揽获 2.8 万 star，自托管之后不用再交分析服务的月费 给一个小博客装统计，本来是五分钟的事，实际是埋点、cookie 横幅、隐私条款一路配下来折腾一星期，最后数据还躺在别人服务器上。 Plausible 的社区版可以自己托管，通用数据落在你自己的 PostgreSQL，分析数据落在 ClickHouse，后端是 Elixir 和 Phoenix，前端是 React 加 Tailwind。数据在哪、留多久、谁能看，都是你说了算。 边界也说清楚：社区版不含营销漏斗、电商收入目标、单点登录和站点 API 这几项，那些留在订阅制的云服务里；社区版按长期支持模式一年发两次，许可是 AGPLv3 或更高版本，跟踪脚本单独用 MIT。 看自己网站的数据，本来就不该先把数据交出去。 GitHub：

公司的 SQL 仔和数据分析师要被这个开源神器干失业了！老板直接用自然语言提问，AI 就能自动打通底层数据库生成数据报表，关键是还不会胡乱捏造指标。 这玩意真有人做出来了——GitHub 爆火开源项目 WrenAI，目前已经斩获 16.8k Star，采用 Apache 2.0 协议开源。它是一个专门给 AI Agent 打造的 Generative BI（生成式商业智能）引擎。简单来说，它在你的数据库和 AI 之间塞了一层“业务语义理解”，不管是 PostgreSQL、ClickHouse、Snowflake 还是 BigQuery，连上就能直接让人话变成准到离谱的 SQL 和可视化图表。 🔥 核心卖点： • 通吃 20+ 种主流数据库：大小数据库一键打通，不挑食 • 独家业务上下文层：AI 不再瞎猜表结构，查询零幻觉 • 自动出可视化图表：说句人话直接生成漂亮仪表盘 • 无缝对接 AI Agent：跟 Claude Code、Cursor 秒无缝集成 • 完全开源可私有化：敏感数据不外流，本地部署超省心 🔗 传送门：

《老孙带你搭建价值百万的金融终端系统2:开发工作流》 今天周六休息懒得写长篇了，我就先说下目前的工作流和注意事项： 1、claude opus 5主要用来做模块的功能设计，尤其是你对一个新模块功能没有想那么清楚的时候，可以多和claude进行头脑风暴。claude会用step by step的方式问你一些问题，逐步理解你的需求并且给出一份超乎你预期的设计文档。设计初稿完成后交给codex进行审核和补充，形成最终的开发文档和开发计划。所有的文档都用md格式保存在docs目录下。 2、开发用的是codex，截图是我codex的工作区。最重要是记得每个功能模块单独开一个thread（见图1），好处一是上下文不会混在一起，二是可以多个独立模块并行开发。另外可以让codex在正式开发前先做一个可以交互的demo页面，你可以直接在这页面上进行批注修改，确保最终定稿的需求理解没有偏差。截图里总览模块比较简单我就直接和codex讨论需求了，复杂需求建议还是和claude先讨论。 3、整个开发环境都是在docker里完成的，这样便于后续的维护和部署。 4、在开发整个系统前，先和claude讨论清楚系统定位、主要功能模块、架构、页面风格、性能要求等，并且把这些约束条件固化到agents.md里。比如我这个系统后端用python FAST API，数据库用Click House都是和Claude讨论出来的。前端用的是专业金融终端风格的，可以让claude和codex各自设计几个样式看看，选择最喜欢的定稿下来。 5、每个模块开发完成后一定要让codex先进行自测，然后人工看界面布局是否正确，数据是否准确。数据准确性对于金融终端来说是最重要的，也是AI最容易产生幻觉的地方，所以一定要人工仔细核对，这也是最费时的部分。 6、完成上一步后，需要让claude进行代码审核（见图2），提示词可以这样写： “我让codex按照xx开发文档完成了xx模块的开发，请你对这个模块的代码进行详细的审核，要求审核的内容包括但不仅限于代码和文档的一致性、数据的准确性、指标计算公式、页面的布局、模块的性能、代码的精简程度和可复用性等，并给出优化建议，审核结果按问题严重程度保存在xxx审计.md里” 7、claude审核完成后，让codex复核审核意见并给出最终方案，提示词可以这样写： “我让claude对你开发的xx模块进行了代码审核，审核报告在xxx.md。请你以客观的角度评估这份报告，并逐个重新检查一下代码，给出最终的修改意见和修改计划保存到md，注意不要过度修改。” codex经常会对一些小问题过度修改，所以最后一句话很重要。 8、最后让codex根据修改方案完成代码修改和自测，claude再次审核，一般就不会有什么大问题了。 9开发全程要用github做版本控制，尤其是多模块并行开发时可以开多个分支，让codex做好版本管理。 10、每个模块开发完成后，都可以让claude把模块功能介绍汇总到readme.md文档中，并且更新安装手册、使用手册等文档。并且定期整合、汇总、删除开发过程中的过期文档。 11、我把codex和obsidian对接，这样上下文和历史记忆可以更好的保存。具体方法可以直接问codex。 12、系统开发到后面模块越来越多，可以定期进行代码的整体优化和精简。比如哪些代码和公用模块可以抽取出来（这个其实应该一开始就设计好，但是AI写到后面难免有重复的代码，抽出来可维护性更强）。一般一轮优化后代码都可以精简掉10%-20%。不过每次优化后整个模块都需要重新测试一遍是挺费力的。