场景驱动：一个系统的演进之路

从一个人用的小工具，到 500 人依赖的生产系统——每一次升级都由真实问题驱动。

这条线路和项目实战有什么不同？

	项目实战 (track-c)	场景驱动 (本线路)
驱动力	按技术关注点：先做 MVP → 加认证 → 加缓存…	按真实问题：用户抱怨慢了 → 才学缓存
学习动机	「课程说这一步该学缓存」	「系统真的慢了，不得不解决」
适合	想系统覆盖所有技术点	想理解「为什么需要这个技术」
主线案例	Hotel Reservation（酒店预订）	团队记账工具（从个人 → 团队 → 公司级）

两条线路可以交替使用，也可以只走其中一条。

故事线

你是一个创业公司的员工。老板让你做一个内部记账工具。系统从只有你一个人用，逐步演变成全公司 500 人依赖的核心工具。每个版本都由一个真实事件触发。

版本总览

版本	触发事件	你要解决什么	学到什么
V1	老板说「做个记账工具」	从零做出能用的东西	localStorage、前端CRUD、零依赖起步
V2	「给团队 10 个人也用上」	localStorage无法共享 → 加后端	Go+PostgreSQL、认证、多用户数据隔离
V3	「怎么这么慢？」	页面加载要 5 秒	缓存、数据库索引、查询优化
V4	「报销金额怎么对不上？」	两人同时操作导致数据错误	事务、并发控制、幂等
V5	「手机上也能用吗？」	支持移动端访问	API 设计、响应式、跨平台
V6	「有人猜到了管理员密码」	系统被人钻了漏洞	安全加固、HTTPS、输入校验
V7	「半夜挂了没人知道」	故障发现太晚	监控、告警、日志、健康检查
V8	「公司扩到 500 人，又慢了」	单机扛不住了	水平扩展、消息队列、读写分离

每个版本的格式

1. 场景     — 发生了什么事？（故事）
2. 问题分析  — 用思考框架拆解：谁遇到了什么问题？根因是什么？
3. 方案设计  — 解决思路（不需要你想，AI 帮你想，但你要能判断对不对）
4. 给 AI 的 Prompt — 直接复制给 AI 执行
5. 验证清单  — 怎么确认这个版本 OK
6. 你学到了什么 — 这个版本涉及的知识点（→ 深度参考模块编号）

如何开始

1. 确保已完成 环境搭建
2. 从 V1 开始，按顺序往下走
3. 每个版本在上一个版本的代码基础上迭代（不是从零开始）
4. 遇到不懂的术语查 术语速查表

技术栈

整条线路使用固定技术栈，减少选择焦虑：

• 后端：Go + Gin + GORM
• 前端：React + Tailwind CSS
• 数据库：PostgreSQL
• 缓存：Redis
• 部署：Docker + Docker Compose