大家好，我是熊哥（AIStarter & PanelAI 作者）。
最近在完善PanelAI（面向服务器的AI项目管理面板）时，遇到一个非常典型的架构迭代瞬间：
凌晨3点突然想通了几个关键设计问题，爬起来验证后发现——之前约20%的代码在当前架构下已经不再合适，必须重写。
难过？有一点。 但更多是庆幸：这次重构直接打通了之前一直卡壳的几个核心痛点，导致整个项目的开发周期预计缩短至少6个月以上。
意味着PanelAI有望在今年6月份完成全部功能交付，而且架构更合理、扩展性更强、整体体验也更好。
PanelAI定位是本地/服务器端AI算力管理平台，核心解决团队级/多机场景下的痛点：
- 一键脚本 + Docker 原生双部署方式
- 子服务器集群管理、模型分发、权限控制
- 实时日志、资源监控、智能调度
- 未来支持云市场、MCP协议等扩展
相比AIStarter（桌面端本地AI项目管理工具），PanelAI更聚焦远程、多用户、算力共享场景。
说回AIStarter：非常幸运，选型（语言、框架、生态）目前看都比较稳，只需要局部优化和功能完善，就能解决已发现的问题。PanelAI做完后，AIStarter也会迎来一次重大版本升级，届时大概率开源出来供大家使用和二次开发。
开发过程中最常见的不是“一次写对”，而是“越写越发现更好的方式”。 这次凌晨重构的经历再次证明：及时止损 + 拥抱变化，往往是加速交付的最大杠杆。
有同样经历的掘友吗？
- 在本地大模型部署、AI面板/工具开发中，重构过核心模块的？
- 选型翻车或架构迭代导致进度大调整的？
欢迎评论区分享你的故事或教训，一起交流～ 也欢迎关注后续进展，早鸟用户和技术支持都会优先。
官网：www.starter.top/ （AIStarter） PanelAI相关更新也会持续在这里和视频同步。
开发路漫漫，相互鼓励！
