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title: 2025 年终总结
date: 2025-12-31
author: DS-Dev
description: 8 个项目、500+ 次提交、覆盖基础设施与 AI 应用的完整技术栈
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## 1. 先看看 2025 年做了什么：

### 2025 项目年度概览

2025 年完成了 **8 个核心项目**，涵盖云原生基础设施和 AI 驱动应用两大方向。

| 指标         | 数据                |
| ------------ | ------------------- |
| 项目总数     | 8 个                |
| 代码提交     | 500+ commits        |
| 活跃周期     | 2月 - 12月 (11个月) |
| 基础设施项目 | 5 个                |
| AI 应用项目  | 3 个                |

上线两个站点：

[https://nexus.dscode.top/](https://nexus.dscode.top/)

[https://docs.dscode.top/](https://docs.dscode.top/)

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### 2025 项目总览

#### 基础设施类 (5个)

##### 1. Log Tracker 生态系统

完整的游戏数据追踪统计平台，包含三个子项目：

**log-saas** - Django 日志管理 SaaS (4月-8月)

- 技术栈：Django + uv + Tailwind CSS v4
- 数据库：PostgreSQL + DocumentDB 混合架构
- 核心功能：日志追踪管理、Excel 批量导入导出、HTMX 交互优化
- 架构优化：移除 MongoDB，新增 Redis 管理器

**log-tracker-infra** - AWS Serverless 基础设施 (5月-7月)

- 架构：API Gateway v2 + Lambda (Go) + RDS + ElastiCache + DocumentDB
- 7 大阶段：网络基础设施 → 存储层 → Lambda → API Gateway → 远程访问 → 监控告警 → 文档
- 成果：API 响应 < 100ms，成本节省 70%，23+ 告警规则

**log-tracker-go** - Redis Cluster 客户端 (6月)

- 高性能 Go 客户端，带重试逻辑的 INCR 操作
- 100 连接池 + TLS 加密
- 高并发测试：100 goroutines × 1000 操作

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##### 2. Container Flex ECS - 容器编排平台 (5月-7月)

基于 AWS ECS 的多版本应用部署平台。

- 架构：ECS Cluster (Fargate + Spot) + NLB + API Gateway
- 存储：DocumentDB + ElastiCache + RDS + EFS
- 创新功能：
  - 选择性更新控制 (skip/update-only/target-update)
  - Container Insights Enhanced (6 小部件 + 5 类告警)
  - 多访问点 EFS 存储
- 运维工具：w-tf-manager.ps1 综合管理脚本

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##### 3. Log Harbor S3 - 日志存储服务 (2月-7月)

V3 架构：零自定义代码执行。

- 架构：API Gateway → Amazon Data Firehose → S3
- 核心改进：
  - 移除所有 Lambda 计算
  - 项目隔离架构（独立数据流）
  - 动态分区（按项目/类型/时间）
- 优势：降低复杂度，简化配置，易于调试

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#### AI 应用类 (3个)

##### 4. Web Nexus - Chrome 浏览器扩展 (7月-12月)

AI 驱动的浏览器扩展，256 commits。

**技术栈**

- WXT 0.20 + React 19 + TypeScript 5.9
- AI SDK 6 + Tailwind CSS v4

**核心功能**

- 流式 AI 对话，支持 OpenAI/Claude/Gemini/OpenRouter
- 网页内容引用和文本选择菜单
- Markdown/Mermaid 渲染
- 历史消息系统 (Phase 0-4 完整重构)

**工程亮点**

- Manifest V3 架构 (Background + Sidepanel + Content Scripts)
- IndexedDB 本地持久化
- API Keys 加密存储
- 0 Oxlint 警告

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##### 5. Web Nexus LLM - AI 网关 (8月-12月)

企业级 AI 网关服务，37 commits。

**技术栈**

- Python + Litestar/Starlette + Granian
- LiteLLM + PostgreSQL + Redis

**架构演进**

- V1 → V2：Uvicorn → Granian (3倍性能提升)
- 差异化服务：Admin API (Litestar) + Client API (Starlette)
- 70% 代码共享

**核心能力**

- 100+ 模型统一接口
- Channel 负载均衡架构
- JWT + API Key 双重认证
- 1500+ QPS 高并发

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##### 6. MagicLoset - 智能衣橱平台 (10月-12月)

AI 驱动的虚拟试衣应用。

**核心功能**

- AI 图像生成（文本转图像，9 种宽高比）
- 虚拟试衣（人体照片 + 衣物 → AI 合成）
- OOTD 穿搭分析（SSE 流式 + Markdown 渲染）
- 衣物智能管理（AI 背景去除 + 分类）
- 社交发现流（瀑布流 + 无限滚动）

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#### 技术栈总览

#### 云平台与基础设施

- **AWS**: API Gateway, Lambda, ECS, Fargate, RDS, ElastiCache, DocumentDB, S3, EFS, Firehose
- **IaC**: Terraform, AWS CDK
- **容器**: Docker, ECS Fargate

#### 后端

- **语言**: Go, Python, TypeScript, Node.js
- **框架**: Django, Litestar, Starlette, AWS Lambda
- **数据库**: PostgreSQL, MongoDB (DocumentDB), Redis (ElastiCache/Valkey)

#### 前端与工具

- **前端**: React 19, Next.js 15, Tailwind CSS v4, HTMX
- **扩展**: WXT 0.20, Manifest V3
- **构建**: Vite, Biome, pnpm, uv

#### AI/ML

- **SDK**: AI SDK 6, LiteLLM
- **模型**: OpenAI, Claude, Gemini, OpenRouter (100+)

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### 年度亮点

#### 架构创新

1. **Serverless 优先** - 3 个项目采用 Serverless，成本节省 70%
2. **零代码执行** - Log Harbor S3 V3 完全基于托管服务
3. **差异化服务架构** - Web Nexus LLM 按场景选择技术栈
4. **双 Lambda 架构** - API 处理与数据聚合分离

#### 性能突破

1. **API 响应 < 100ms** - Go Lambda 冷启动优化
2. **1500+ QPS** - Granian ASGI 高并发
3. **3倍性能提升** - Uvicorn → Granian 迁移
4. **60% API 性能提升** - HTTP API v2 重构

#### 工程质量

1. **0 Lint 警告** - Web Nexus 从 105 个警告清零
2. **73% 代码减少** - LiteLLM 统一 Provider 封装
3. **31 个验收测试** - 历史消息系统全部通过
4. **19 篇技术文档** - 完整知识库建设

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### 项目时间线

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2025
│
├── 2月   log-harbor-s3 启动
├── 4月   log-saas 重构
├── 5月   log-tracker-infra Stage 1-3
│         container-flex-ecs 启动
├── 6月   log-tracker-go 开发
│         log-tracker-infra Stage 4-5
│         container-flex-ecs 核心完成
├── 7月   log-tracker-infra Stage 6-7 完成
│         log-harbor-s3 V3 重构
│         Web Nexus 启动
├── 8月   log-saas 优化完成
│         Web Nexus LLM 启动
├── 9月   LiteLLM 统一 Provider
│         多语言国际化
├── 10月  历史消息系统重构
│         MagicLoset 启动
├── 11月  Granian 迁移
│         认证系统完善
└── 12月  代码质量提升
          性能优化完成
```

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### 2025 项目总结

2025 年构建了完整的云原生基础设施生态系统和 AI 应用矩阵：

- **基础设施层**：日志追踪、容器编排、数据存储三大核心能力
- **应用层**：浏览器扩展、AI 网关、智能衣橱三个创新产品
- **技术栈**：Serverless + Go + Python + React 的全栈能力

核心原则：**Serverless 优先、模块化设计、安全最佳实践**

实现目标：**高性能、高可用、低成本**的企业级解决方案。

## 2. 新一年希望做什么和需要做什么？

- 继续推进现有项目的优化和新功能开发
- 探索新的 AI 应用场景，结合最新的 AI 技术
- 不仅仅只做 AI 相关的东西，继续保持基础设施方面的能力和项目，重点着力打造 AI Infra 方面的项目
- 家庭方面：关注长辈的健康，多陪伴家人
- 新业务：找到一个立足点
- 其他：英语、阅读、运动

## 3. 最大的成绩、失败、困难和决策是什么？

- 今年最大的成绩是完成了 8 个项目，覆盖了从基础设施到 AI 应用的完整技术栈，积累了丰富的经验和知识。
- 今年最大的失败是对于 web-nexus 项目初期 1.0 版本的设计和架构没有做好，导致后续需要进行大规模的重构和优化，浪费了很多时间和精力。
- 今年工作上的困难，一方面是 AI 相关的项目，感觉自己在这方面的能力和经验还不够，导致进展缓慢，没能达到预期的效果，另一方面是团队相关的事情，在 AI 时代背景下，如何打造一个高效协作的 AI 的产研团队，如何保持超级开发者的状态，都是需要思考和解决的问题。

## 4. 对什么超级兴奋？

任然是 AI 相关的事物和人，Claude、Gemini、OpenAI 这些模型和平台的高速的迭代，让我看到了未来技术的巨大潜力，2025 年无疑是 AI 发展的重要一年。

自 2019 年的 Github Copilot 以来，我一直在关注 AI 在编程领域的应用，2024 年到2025 年我亲身体验到了 AI 辅助编程工具 (copilot cursor windsurf claude code) 的巨大进步，代码编程一步一步变得更加高效和智能，Vibe Coding 渐渐成为主要的编程方式。

在 2025 年下半年开始投身 AI 领域的一些项目开发工作，感受到 AI 技术在实际应用中的强大能力和广泛前景，一切都很快速地发展变化着。

## 5. 希望自己做得更多/更少的是什么？

更多：

- 深入学习和应用 AI 技术，尤其是大模型和生成式 AI，在实际项目中探索更多创新的应用场景。
- 提升团队协作和管理能力，打造一个高效的 AI 产研团队，推动团队成员共同成长和进步。
- 关注用户需求和反馈，持续优化产品和服务，提升用户体验和满意度。

更少：

- 避免过度思考和犹豫，尤其是在项目决策和业务方向上，更多地依赖数据和用户反馈，快速迭代和调整。

## 6. 有什么新或不新但被我忽略的机会？

- AI Infra 方面的机会：随着 AI 技术的普及和应用，AI 基础设施建设成为一个重要的方向，如何打造高效、可扩展、安全的 AI 基础设施，是一个值得深入探索的领域。

## 8. 能够总结这一年的一句话是什么？

从云原生到 AI 驱动，在重构中成长，在迭代中前行。