Show HN：我的Fable 5專案——一個多Raft資料庫和Blob儲存

近日，一位開發者在Hacker News上分享了他利用Fable 5 AI構建多Raft資料庫和Blob儲存專案的經歷。該專案在僅僅一天內由AI建立，隨後在一個沙盒應用上進行了大量迭代開發。最終交付的是一個分散式統一鍵值儲存和Blob儲存系統，具備自動分片和糾刪碼功能。開發者強調，過去實現Raft或Paxos共識演算法是極具挑戰的任務，即使有etcd.io/raft和hashicorp/raft這樣的庫，依然需要深厚的專業知識。而現在，程式碼護城河已經縮減為“能否描述問題和需求”，以及是否有可支配收入用於AI訂閱。

在專案目錄的sandbox/中，開發者還建立了一個名為“私有云平臺”的應用，整合了Markdown文件編輯器、看板、圖表等豐富功能。儘管文件和電子表格功能尚未完善（缺乏匯入/匯出和跨格式支援），但其他特性已基本可用。大部分後期工作都集中在這個私有云平臺上。開發者表示，自Fable 5服務恢復以來，主要精力都投入到這個平臺中，並進行了初步測試以確保功能正常（家庭攝像頭/門鈴功能是昨天才新增的）。

目前，所有測試均在KinD叢集中完成，服務二進位制檔案部署在預算雲上。開發者正準備進入下一階段——在未來幾個月內進行混沌猴式的驗證測試，同時透過執行系統來發現並修復開發過程中遺漏的問題。他計劃長期執行系統，體驗完整的生命週期，並填補開發中未覆蓋的空白。

該專案仍有大量工作待完成。測試將持續數月，同時私有云平臺的大部分功能已有API，但移動應用尚未開發。開發者預計未來的AI模型如Opus 4.8或Sonnet 5能夠勝任移動應用的開發。在提示工程方面，開發者透過與AI討論軟體的特性、架構和意圖來引導其生成資料庫程式碼。過去十年積累的共識和分散式資料模式知識至關重要，因為僅憑模糊描述難以獲得理想結果。開發者還提前準備了目錄結構，並將依賴的開源庫（如pebble和etcd/raft）放在REFERENCES/目錄中，以便AI在需要時引入上下文。AI並未自行決定專案結構或架構，開發者也沒有使用MCP伺服器或技能（除了模型可能自動使用的技能）。

總體而言，開發者享受這一過程，並對程式碼護城河的溫度感到滿意。他提醒大家：快樂提示！