Show HN：我的Fable 5项目——一个多Raft数据库和Blob存储

近日，一位开发者在Hacker News上分享了他利用Fable 5 AI构建多Raft数据库和Blob存储项目的经历。该项目在仅仅一天内由AI创建，随后在一个沙盒应用上进行了大量迭代开发。最终交付的是一个分布式统一键值存储和Blob存储系统，具备自动分片和纠删码功能。开发者强调，过去实现Raft或Paxos共识算法是极具挑战的任务，即使有etcd.io/raft和hashicorp/raft这样的库，依然需要深厚的专业知识。而现在，代码护城河已经缩减为“能否描述问题和需求”，以及是否有可支配收入用于AI订阅。

在项目目录的sandbox/中，开发者还创建了一个名为“私有云平台”的应用，集成了Markdown文档编辑器、看板、图表等丰富功能。尽管文档和电子表格功能尚未完善（缺乏导入/导出和跨格式支持），但其他特性已基本可用。大部分后期工作都集中在这个私有云平台上。开发者表示，自Fable 5服务恢复以来，主要精力都投入到这个平台中，并进行了初步测试以确保功能正常（家庭摄像头/门铃功能是昨天才新增的）。

目前，所有测试均在KinD集群中完成，服务二进制文件部署在预算云上。开发者正準備进入下一阶段——在未來几个月内进行混沌猴式的验证测试，同时通过运行系统来发现并修复开发过程中遗漏的问题。他计划长期运行系统，体验完整的生命周期，并填补开发中未覆盖的空白。

该项目仍有大量工作待完成。测试将持续数月，同时私有云平台的大部分功能已有API，但移动应用尚未开发。开发者预计未来的AI模型如Opus 4.8或Sonnet 5能够胜任移动应用的开发。在提示工程方面，开发者通过与AI讨论软件的特性、架构和意图来引导其生成数据库代码。过去十年积累的共识和分布式数据模式知识至关重要，因为仅凭模糊描述难以获得理想结果。开发者还提前准备了目录结构，并将依赖的开源库（如pebble和etcd/raft）放在REFERENCES/目录中，以便AI在需要时引入上下文。AI并未自行决定项目结构或架构，开发者也没有使用MCP服务器或技能（除了模型可能自动使用的技能）。

总体而言，开发者享受这一过程，并对代码护城河的温度感到满意。他提醒大家：快乐提示！