技术选型错误
这是什么问题？
新手容易犯两种技术选型错误：
- 盲目追新 - 看到什么火就用什么，不管适不适合
- 选错场景 - 用不适合的语言/框架（Framework）做不适合的事
技术选型错误的代价很大，轻则浪费时间，重则项目推倒重来。
我的技术选型经验
一套技术栈打天下
我基本上就是 Python + Vue 3 打天下。
- 后端： Python（FastAPI）
- 前端： Vue 3
- 数据库： PostgreSQL + Redis
我的 SaaS 项目都用这套：
- wechat-rss： Python + Vue 3 + PostgreSQL
- ai-news-rss： Python + Vue 3 + PostgreSQL
为什么固定这套？
- 自己有点基础，比较熟悉 - 上手快，踩坑少
- 性能和稳定性够用 - 绝大多数场景完全够
- AI 支持好 - Python 和 Vue 3 的生态成熟，AI 辅助编程效果好
特殊场景的选择
不是所有场景都用同一套，遇到特殊需求会调整：
需要打包成客户端： Tauri（用 Web 技术构建桌面应用的框架）
需要考虑 SEO（搜索引擎优化）： Nuxt 框架（Vue 3 的 SSR 服务端渲染方案）
- wechat-rss 和 ai-news-rss 的前端就用的 Nuxt
高并发场景： PostgreSQL + Redis + BullMQ（消息队列）
- 我最近在开发的 WhatsApp 智能客服项目就是这个技术栈
什么技术基本不碰？
不涉及对性能要求特别高的场景，基本上不会选 Rust 或 Go。
不是说它们不好，而是：
- 自己不熟悉，学习成本高
- 大多数项目用 Python 性能完全够
- 快速上线比极致性能更重要
新手容易犯的错
错误 1: 追新技术
"Rust 好厉害，我要用 Rust 做 Web 后端！"
"Bun 比 Node.js 快 3 倍，我要用 Bun！"
"这个新框架 GitHub 10k star 了，我要试试！"1
2
3
2
3
问题：
- 新技术生态不成熟，遇到问题搜不到解决方案
- 学习成本高，拖慢开发进度
- AI 对新技术的支持可能不够好
错误 2: 不考虑项目场景
"我做个博客也要用微服务（Microservices）架构"
"我做个小工具也要上 Kubernetes"1
2
2
问题：
- 杀鸡用牛刀，浪费时间
- 增加不必要的复杂度
- 维护成本远超项目本身的价值
错误 3: 中途换技术栈
做到一半发现当前技术栈不合适，推倒重来。
问题：
- 之前的工作全部浪费
- 新技术栈又要重新踩坑
- 项目进度严重延误
怎么选技术栈？
核心原则：稳定和快速上线优先，不要过度追求新技术。
选的时候问自己几个问题：
| 问题 | 怎么判断 |
|---|---|
| 自己有没有基础？ | 有点熟悉 > 完全陌生 |
| 性能够不够用？ | 大多数项目 Python 够了 |
| 遇到问题能不能搜到？ | 成熟生态 > 小众生态 |
| AI 能不能帮得上？ | 主流语言 > 小众语言 |
| 部署麻不麻烦？ | Docker 一键部署 > 复杂配置 |
不同场景我会这么选：
| 场景 | 我的选择 |
|---|---|
| 普通 Web 应用 | Python(FastAPI) + Vue 3 |
| 需要 SEO 的网站 | Nuxt（Vue 3 SSR） |
| 桌面客户端 | Tauri |
| 高并发/队列 | PostgreSQL + Redis + BullMQ |
| 静态文档站 | VitePress |
如果你的项目是普通 Web 应用，Python + Vue 3 足够了。不需要为了"技术先进"去选一个自己不熟悉的语言。
给新手的建议
1. 先用一套技术栈做完一个项目
不要还没开始就纠结技术选型。
先做完一个项目，比选一个"完美"的技术栈重要 100 倍。
2. 选熟悉的，不选新的
如果你稍微会一点 Python，就用 Python。 如果你稍微会一点 JavaScript，就用 JavaScript。
有基础的语言 > 全新的语言。
3. 看项目场景，不看技术热度
技术是为项目服务的，不是为了简历好看。
做一个小工具，不需要微服务架构。 做一个博客，不需要分布式数据库。
4. 参考方法论中的技术决策
不确定怎么选？参考方法论：
核心要点
一套技术栈打天下，不要每个项目都换
稳定和快速上线优先，不要过度追求新技术
选自己熟悉的，有基础的语言上手更快
看项目场景决定技术栈，不同语言擅长不同领域
技术是工具，不是目的，做出产品比用什么技术重要
能跑通的技术栈，就是最好的技术栈。