作者回复: 你好，感谢你的详细分享! 首先，这种与 AI 交互的方式我也是非常认可的，在我自己与 Claude Code 一起进行开发的时候，也是会跟它多轮交互，形成设计文档、产品 Roadmap、使用手册等，并且以 markdown 文件来保存，然后再和它一起逐步编码实现。对 AI 生成的 Rust 数据结构要特别关注内存布局和并发安全；模糊测试对于计量这种要求逻辑确定性的场景非常重要，重点测试边界条件。 你描述的电量计量项目非常有代表性，也体现了课程中讲到的几个核心要点: 1. 信创适配实践 你选择的技术栈 TDengine 3.x + Rust,并且要满足信创要求(arm64 linux)，正好呼应了第 09 课《信创需求也是重要的业务需求》中提到的内容。TDengine 作为国产时序数据库，在信创场景下是个不错的选择。具体实现时候，建议你重点关注:在 ARM 架构下的性能调优；Rust 编译到 arm64 时的特定指令集兼容性问题。 2. 存储与计算的协同设计 你的方案中，TDengine 既承担存储又负责时间窗口聚合计算，这种设计符合第 05 课《数据存储》和第 06 课《数据计算》中强调的"存算一体"思路。时序数据库天然适合你这种一小时窗口聚合的场景,可以充分利用 TDengine 的超级表和时间分区特性。 3. 关于数据质量与审计机制，你设计的审计→人工修正→重新计算的闭环，正是第 14 课《数据质量》中强调的质量管理全流程。特别赞赏的是你考虑到了：可查证，保存审计记录；可追溯，保留原始数据；可复现，记录聚合结果。这正是合规场景下数据系统的核心要求。 一个小建议: 你的审计规则引擎部分，可以考虑将规则本身也存储在 TDengine 中或配置化管理，这样规则的变更也能形成数据血缘，方便后续追溯。 期待你在项目实施过程中继续分享经验，特别是在 TDengine + Rust + 信创这个组合下的实战踩坑和优化经验，相信对其他同学也会很有帮助。