@andyskaura 你这个感觉写长文不太行，网文现在 AI 检测力度也很大，但是不写长文（ 100W 字以上）没有商业价值，这个还是需要很多功夫的，靠那些 coze 啥的应该不太行。

@catamaran 可以的，生成 token 的时候可以选择权限范围。仓库范围是靠你创建发起的层级确定的，比如全局，group 和单个曾库。

@puppyxxx 微信 aGlnaGtheQ==，32B 的话，可以考虑 qwen2.5-32B-coder 或者 r1 蒸馏版本，我用的是 deepseek v3 ，数据安全的话，其实还好，就是发出去一些代码片段，你们自己不要把敏感信息写进去就好了（在 ci 里面做一些 check ，直接终止掉流水线），需要指令遵循，严格来讲 code review 是一个封闭问题。

@Exxfire 可以用内网部署的模型，32B 的 coder 之类的，干不了复杂的活儿，但是重复的简单的活儿也是可以的。

可以参考我写的 https://github.com/highkay/codereview-agent ，基本上是重写了 https://github.com/bestK/gitea-ai-codereview 。最近看到了 patchwork 不错，又准备重写一遍了，https://github.com/highkay/ai-codereview-agent ，其实区别有点大，也是不断的用，不断的总结需求。

要从商业角度理解
1. 价值高
2. 效果好

ai 编程赛道恰好满足这两点，所以比较热一些。程序员的工资从行业看是比较高的，而且目前看替代效果提升的也很快。

简单轻量级，功能还强大，界面还好看的话，就是 https://www.netdata.cloud/ 了。楼上推荐的基本上无法同时满足这 3 条。

楼上说了一个关键的问题，你光能解锁，没有 rom 可以刷啊，目前还比较活跃的 os 很少，比如这个 https://lineageos.org/ ，可以去官网看看还支持哪些手机（其实还不少），不过会有很多问题，比如支付宝和微信的一些功能的支持，还是要想好。

量化和私募是两码事，量化 quant 是一种炒股票的方法，主要是数学和计算机技术；私募主要是管理你的资金，可以主观也可以量化，两者都无法保证你一定挣钱（事实上不存在这样的东西）。

量化主要分生产者，比如交易员，挖掘一些 alpha 因子，产生一些交易的信号，和消费者，比如使用这些开发好的算法的私募基金或者一些个人投资者，只是一种工具罢了。量化也可以结合自动交易，这样就是一台自动挣（亏）钱机。

obsidian + github/gitee 私库

obsidian 生态不错

一般性来讲最佳实践是先上单体，然后在某个也许永远不会到来的节点升级成微服务。
spring 有一个 modulith 项目解决单体模块化的问题，也就是为微服务铺路。
微服务崩一个需要良好的架构设计，不然就是全都崩，没区别的。
性能问题前面讲了很多了，如果抛开软件层面的水平差异，硬件部分只是 scale up 和 scale out 的区别，注意是区别，而非高低。
开发管理（比如代码分支管理，基础设施）问题取决于你们团队的成熟度（或者说平均开发水平），自动化，devops ，devex 这些都和架构无关。
所以最根本的不是微服务架构和单体架构，而是需要一个良好的架构设计。
成功的架构是从你们团队中生长出来的，而非 copy 出来的。
真理越辩越明。

我小孩现在幼儿园，也是考虑小学的问题。人在上海，第一选择是家附近的民办学校（算是比较好的），全市摇号的，有政府买的学位，所以其实价格还行；家附近的公办学校都不太好，所以其次选择父母家附近的公办对口学校（比上不足比下有余）。子女教育的话，我的观点就是不勉强，对家长和孩子都是如此，既不要搞得太紧张（最好的 5%），也不能完全放羊（东亚社会还是比较卷的）。好一点的学校整体的环境要好，接触的人变多了，其实孩子上学以后接触同龄人和老师的时间比父母更长了，生活的重心也在转变，做父母的也可以省点心了。

1. 需要分清楚学习为了兴趣，工作，还是填补空虚感。
2. 如果是为了工作，那么注重复利，谨慎选择和不断评估你的职业发展方向，根据职业发展方向来取舍你的 options 。
3. 绝大部分普通人的精力和智力是有限的，所以全都要的结果往往是全都得不到。

从你的需求看，你需要的不是这种面向微服务的注册和发现的解决方案，因为我推测你的业务架构非常简单，一个主控服务+N 个爬虫 worker ，可能还有一些数据处理的流水线之类的。

那么我推荐的是 https://docs.celeryq.dev/en/stable/ + https://github.com/mher/flower , 可以实现你的爬虫 worker 集群的管理，包含创建，监控和伸缩，还可以用 docker 部署（ k8s 集群可以参考 https://www.kubernetes.org.cn/doc-39 ），也挺简单的。

@lone6
1. 用 conda 创建一个新环境（这里主要看你的用户的系统，如果特别老的话，比如 win7 ，那么可能需要 py3.7.x ，不然的话就是用最新的就好了）
2. 只需要 pip install 最少的依赖+pyinstaller
3. 测试运行没问题的话再打包，应该就会比较小了

pyinstaller 的兼容性，尤其是 windows 的是目前所有方案中最好的。至于大的问题是因为你当前的 runtime 下面无关的依赖太多了，似乎也没有按照 requiements 裁剪的能力（我理解这里要考虑一些动态加载的能力，不能完全根据 import 来加载），所以我一般是用 conda 单独维护一个打包环境。

老项目的话，建议额外引入单独的“IOT 服务”组件，使用时序数据库存储，这么做就是最佳实践，系统也是相对隔离来维护的，降低总体的复杂度，然后通过批的方式把业务需要用的（主要是联查）数据插入到 mysql 里面