第 3 章：技术选型决策

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选型原则

技术选型不是选"最好的"，是选当前阶段最合适的。

对这个项目来说，合适意味着：

1. 我熟悉 — 不想花时间学新框架，目标是出产品
2. AI 能帮我写 — 主流技术栈 AI 写代码质量更高
3. 部署简单 — 单机 Docker 能跑，不依赖复杂基础设施
4. 成本低 — 个人项目，能省则省

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后端：Python + FastAPI

候选	优势	劣势	结论
Python + FastAPI	异步、类型提示、AI 生态好	性能不如 Go	选这个
Node.js + Express	前后端统一	Python AI 库更丰富	不选
Go + Gin	性能好	写起来啰嗦，AI 库少	不选

选 FastAPI 的理由：

• 异步原生 — 爬虫和 AI 调用都是 IO 密集，async/await 天然适合
• 类型提示 — Pydantic 模型让 AI 写代码时出错率低
• 我熟 — WeChat RSS 也是 FastAPI，代码模式可以复用
• AI 友好 — ChatGPT/Claude 对 FastAPI 的代码生成质量很高

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数据库：SQLite（开源版）→ PostgreSQL（SaaS 版）

开源版用 SQLite

理由	说明
零配置	不需要装数据库服务，一个文件搞定
够用	单用户场景，每天几百条新闻，SQLite 绰绰有余
迁移方便	数据就是一个 .db 文件，备份/迁移直接复制

SaaS 版换 PostgreSQL

理由	说明
多用户并发	SQLite 单写锁，多用户同时写会冲突
查询性能	用户量上来后需要索引和复杂查询
生态	和 Redis 配合做缓存/限流

经验：不要一上来就用 PostgreSQL。 开源版用 SQLite 让部署门槛降到最低 — docker-compose up 就能跑，不需要用户自己装数据库。

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AI 模型：智谱 GLM

候选	价格	中文能力	稳定性	结论
OpenAI GPT	贵	一般	需要翻墙	不选
智谱 GLM	便宜	好	国内直连	选这个
通义千问	便宜	好	国内直连	备选

选智谱 GLM 的理由：

• 国内直连 — 不需要代理，部署在国内服务器无障碍
• 价格便宜 — 累计消耗 13M Token，成本几块钱
• 中文好 — 新闻分析涉及中英文混合，GLM 处理得不错
• API 兼容 OpenAI 格式 — 后续想换模型几乎零成本

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部署：Docker

这个没什么好纠结的。个人项目 Docker 化是标配：

• 环境一致性 — 本地能跑，服务器就能跑
• 一键部署 — docker-compose up -d 完事
• 方便用户 — 开源项目如果部署门槛高，没人会用

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协议：AGPL-3.0

选 AGPL 而不是 MIT 的原因：

• 防止白嫖 — 如果有人拿去做 SaaS 服务，必须开源修改后的代码
• 保护自己 — 我自己有 SaaS 版，不希望别人直接抄一份卖钱
• 不影响使用 — 个人/企业内部使用完全自由

这个决策在陷阱第 6 章：开源协议问题里有详细讨论。

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技术选型总结

graph TD
    subgraph 开源版
        A[FastAPI] --> B[SQLite]
        A --> C[智谱 GLM API]
        A --> D[Docker 部署]
    end
    
    subgraph SaaS版新增
        E[Nuxt 3 前端]
        F[PostgreSQL]
        G[Redis]
        H[支付宝 SDK]
        I[1Panel 部署]
    end

核心原则：开源版够轻，SaaS 版才加重。 不要在 MVP 阶段引入不必要的复杂度。