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在我的嵌入式系统职业生涯中——涉及汽车（ASPICE）、医疗、航空电子、CMMI环境——我见证了团队在同样的问题上挣扎：需求追溯。 可用的选择总是令人沮丧： * 昂贵、笨重的工具，如DOORS，与现代开发工作流程格格不入。 * 基于JIRA的变通方案，减慢了所有速度，并且与代码集成不佳。 因此，我构建了SARA（解决方案架构需求对齐）：一个将架构文档和需求视为知识图谱的命令行界面。 核心理念是：您的需求太重要了，不应该被锁定在专有系统中。SARA使用纯Markdown + YAML前端，这意味着： * 完整的Git工作流程（分支、代码审查、版本控制） * 无供应商锁定——随时切换工具，您的数据保持可读 * 为自动化分析准备的AI/LLM格式 功能： * 多仓库支持 * 追溯查询（上游/下游） * 验证（断开的引用、循环、重复、孤立项） * 覆盖率报告和追溯矩阵 即将推出：ADR支持和用于AI助手集成的MCP服务器。 使用Rust编写。免费且开源。 [https://github.com/cledouarec/sara](https://github.com/cledouarec/sara) 欢迎任何处理过需求管理难题的人提供反馈。

我目前正在进行一个房地产数据项目，并试图了解从大型在线平台获取结构化数据的最佳实践，以确保其可靠性和可扩展性。<p>在大多数有用数据通过前端行为（网络调用、客户端请求）呈现，而官方 API 数量有限的情况下，经验丰富的团队通常如何长期处理这个问题？我特别感兴趣的是，大家如何看待前端观察与后端数据源的关系，如何设计具有弹性的数据管道，如何处理频繁的变化，以及如何避免容易崩溃的、脆弱的设置。<p>非常希望听到其他人如何在实际生产系统中处理这个问题，以及他们希望在早期有所不同的地方。