本周工作思考
本周基本熟悉了整个Chatbot的上线过程，涉及到Go基础服务板块，Go AI业务服务模块，NLP算法模块，Nodejs接口聚合模块和前端交互模块（Web端小程序，App Flutter），
从架构上说，系统耦合的模块或者涉及到的板块过多，就是设计上的坏味道，需要以更加审慎和优化的态度关注这个系统的迭代和变更
从工程上说，各个模块之间的共享数据不能实现自动流转，数据流转标准化协议还没有建立起来，很多配置数据和配置文件都是各个模块自治，没有形成统一数据配置平台，共享数据的高效流动逐渐成为扩大产能的重点瓶颈之一
从规模上来说，目前CN以上有多个上线，CO正快速发展，整体的规模在不断变大，业务规模的变大，必然会带来架构设计，工程化效率，团队产能上的问题在小规模系统下不是问题的问题，都会在程序规模和业务规模不断变大的过程中，被暴露出来和被放大，成为优先级比较高的问题
系统的迭代和架构设计的演变放在时间的维度上观察和分析才具有较好的现实指导意义，对于全新的创新性业务，架构很难在产品形态完善之前被设计完整也许逐步迭代和完善，另外AI系统本身要工程化就是非常复杂的，加上和我们业务融合起来，就更是增加了其复杂性，架构和设计问题其实是需要我们在迭代过程中，把握好每次一次的设计，结合我们的产品需求积极思考，保证现有架构的良好性演进，因为这个领域里同行们也都在探索和往前冲，只能有一些最佳实践和理论指导，还没有拿来即可用的那种优秀的系统性框架。
工程上我们是有目前可以做的有很多事情，比如共享数据的配置平台，上线及测试工程化，业务后台系统（脚本配置，各类文案配置，状态配置，AI服务配置等），这些系统的建立，会极大提升Chatbot甚至是AI服务的交付能力和交付速度。