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我的客户在促销期间不断亏损。<p>他们会使用“对比价格”进行促销，但Shopify仍然允许客户在此基础上使用折扣码。没有原生的方法可以阻止这种情况。删除折扣码或隐藏输入框并不能真正阻止折扣的使用。<p>因此，我开发了一款应用程序，可以在产品已经打折时阻止使用折扣码，特别是在促销期间。<p>它：<p>防止对“对比价格”产品的重复折扣<p>在结账逻辑层面阻止折扣码（不仅仅是用户界面）<p>可以为像黑色星期五这样的促销活动进行定时设置。

在我的嵌入式系统职业生涯中——涵盖汽车（ASPICE）、医疗、航空电子和CMMI环境——我发现团队们总是面临同一个问题：需求可追溯性。可选的解决方案总是令人沮丧： - 像DOORS这样昂贵且笨重的工具，无法适应现代开发工作流程 - 基于JIRA的变通方案，导致一切变得缓慢，并且与代码集成不良 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工具。核心理念是：你的需求太重要，不能被锁定在专有系统中。SARA使用简单的Markdown + YAML前言，这意味着： - 完整的Git工作流程（分支、代码审查、版本管理） - 无供应商锁定——随时更换工具，你的数据始终可读 - 适用于AI/LLM的自动化分析格式 功能包括： - 多仓库支持 - 可追溯性查询（上游/下游） - 验证（破损引用、循环、重复、孤立） - 覆盖报告和可追溯性矩阵 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) 欢迎任何有需求管理经验的人提供反馈。

我正在进行一个房地产数据项目，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，而仅有有限的官方API可用的情况下，经验丰富的团队通常如何从长远来看处理这个问题？我特别感兴趣的是人们如何看待前端观察与后端数据源、设计稳健的数据管道、应对频繁变化，以及避免那些经常崩溃的脆弱设置。<p>我非常希望听到其他人在真实生产系统中是如何处理这个问题的，以及他们希望在早期阶段做出哪些不同的决策。