初创公司技术债问题普遍性 - 许多初创公司失败并非由于市场竞争或资金耗尽，而是产品无法扩展，被自身代码和混乱架构困住，最终陷入慢性死亡 [1] - 一位架构顾问在3年内审阅了47家因产品无法扩展而求助的初创公司代码库，发现它们几乎都沿着同一条时间线走向停滞 [1][2] - 这些公司找到顾问时往往不是因为烧光了钱，而是因为代码库和技术栈出现扩展危机，产品彻底无法规模化却不知原因 [2] 技术债积累的典型时间线 - 第1至6个月：一切顺利，节奏快、疯狂发版、客户开心 [3] - 第7至12个月：开始变慢，出现诡异bug，"以后再修"成为团队口号 [4] - 第13至18个月：新功能合入几乎都会牵动三处旧功能，每次部署压力大 [5] - 第19至24个月：多招3名工程师仅用于维护现有混乱代码，无人开发新功能 [6] - 24个月后，选择被压缩为从零重写或看着系统慢动作凋亡 [7] 技术债的具体表现与成本 - 数据库层面约89%的公司完全没有数据库索引，每次请求在100,000条记录里扫描导致应用慢 [8] - 约76%的公司在云上购买八倍机器，平均利用率仅13%，每月白烧3,000至15,000美元 [8] - 近七成系统存在足以让安全工程师心梗的鉴权漏洞 [8] - 91%的团队没有任何自动化测试，每次上线都像玩轮盘赌 [8] - 按一名工程师年薪12万美元计，Stripe研究表明开发人员花费42%时间处理糟糕代码，一个4人团队3年内浪费超60万美元，加上20-40万美元重建费用及6-12个月收入损失，每家公司总损失达200-300万美元 [8] 避免技术债的关键措施 - 最划算的投资是花两周做架构，这两周能省去18个月的人间炼狱 [10] - 从一开始就保持规模化思维，先问"到1万用户会爆什么"，而不是"100个用户能不能跑" [10] - 关键路径如数据库查询、文件上传、后台作业第一天就该具备承接100倍负载的空间 [10] - 自动化测试要从Day 1上线，确保能一键确认没有破坏现有功能 [10] - 技术栈选"无聊的"如React/Node/Postgres更好招人、有社区支持、更稳定 [10] - 外部架构评审要提前到第一周，而非第12个月才请 [10] AI编码工具的影响 - AI爆发后，任何能使用类似Claude Code的人都在快速推出产品，但看似光鲜的产品内部常是未测试代码、无人负责、无文档，基本不存在架构设计 [12] - AI生成的代码看似可用，却可能把临时脚手架误当地基，让技术债积累更快、质量更难判断，代价往往到第18个月才集中显形 [16] - AI既能把想法迅速变成代码，也可能把慢性死亡大大提前 [16] 行业现状与根本原因 - 许多创始人直到第18至24个月才意识到技术债问题，此时他们刚凭借增长曲线融完A轮，却没意识到增长即将散架 [9] - 大多数技术联合创始人和首批工程师很会写代码，但从未设计过可扩展的架构 [10] - 工程最有价值的东西常被忽视，研究与实战都强调不要逃避测试，但不少初创公司并不这么想 [12] - 把工程一开始就做对并不一定更贵，3个强工程师可能比20个便宜外包干得更快更稳，而便宜低效的外包会在几年堆出技术债垃圾山 [15][16]