对于 AI 优先的开发者来说，Convex 效率不高

在花了几周时间研究 Convex 作为我的技术栈后，我得出结论，它对于独立开发者或小团队来说并非正确的选择。

首先，虽然 Convex 声称能提高开发速度，但由于缺乏全面的文档和针对 AI 的知识库，你实际上会浪费更多时间。它承诺了速度，带来的却是一个因模糊不清而变得陡峭的学习曲线。

其次，是托管问题。t3 技术栈的首席执行官曾称赞 Convex 的工程师是世界级的，我毫不怀疑他们在公有云产品上的实力。但如果你尝试自托管，那故事就到此为止了。维护成本高昂，而且错误信息堆栈往往过于复杂，难以调试。

第三，当你将其与使用 Next.js、Drizzle 和 Postgres 的标准原生 Node.js 技术栈相比时，Convex 就相形见绌了。它太新了，没有既定的最佳实践。例如，你如何将它与 Vercel AI SDK 之类的工具集成？虽然有官方示例，但它们似乎并未在生产环境中使用。与 Vercel 搭配 Supabase 或 Neon 等成熟、经过实战检验的解决方案相比，这是一个重大缺陷。

总之，Convex 目前还远未成为一个成熟的生态系统，因此我无法推荐。