Một framework TypeScript mới có tên Modelence đã ra mắt với mục tiêu đầy tham vọng: loại bỏ mã boilerplate cho các tính năng phổ biến của ứng dụng web như xác thực, thiết lập cơ sở dữ liệu và tích hợp AI. Tuy nhiên, việc dự án lựa chọn xây dựng trên MongoDB đã châm ngòi cho một cuộc thảo luận sôi nổi trong cộng đồng developer về việc lựa chọn cơ sở dữ liệu vào năm 2025.
Thông số kỹ thuật của Modelence:
- Thành phần ngôn ngữ: TypeScript (97.8%), JavaScript (2.1%), Shell (0.1%)
- Chỉ số GitHub: 114 sao, 12 fork, 1 người theo dõi
- Phiên bản mới nhất: @modelence/[email protected] (phát hành 8 giờ trước)
- Tổng số phiên bản: 74 phiên bản
- Cơ sở dữ liệu chính: MongoDB với tìm kiếm vector Atlas
- Trọng tâm framework: Xác thực, thiết lập cơ sở dữ liệu, cron jobs, khả năng quan sát AI, tích hợp email
Sự trở lại gây tranh cãi của MongoDB
Khía cạnh gây tranh cãi nhất trong việc ra mắt Modelence tập trung vào quyết định sử dụng MongoDB làm cơ sở dữ liệu chính. Những người chỉ trích cho rằng việc triển khai MongoDB đã trở nên ngày càng hiếm hoi, với nhiều developer đã di chuyển sang các giải pháp dựa trên PostgreSQL như Supabase. Lựa chọn cơ sở dữ liệu của framework đã gây ngạc nhiên đặc biệt vì độ phổ biến của MongoDB đạt đỉnh trong thời kỳ bootcamp, và nhiều developer từ thời đó đã chuyển sang các lựa chọn thay thế hiện đại hơn.
Tuy nhiên, những người ủng hộ quyết định này chỉ ra các cải tiến kỹ thuật liên tục của MongoDB, bao gồm khả năng ACID gần đây và việc tích hợp Lucene cho chức năng tìm kiếm. Cơ sở dữ liệu này cũng đã mở rộng vào lĩnh vực AI với khả năng tìm kiếm vector và việc mua lại Voyage AI gần đây để có embeddings tích hợp sẵn.
Kiến trúc kỹ thuật và các tính năng AI-Native
Modelence định vị mình là một nền tảng AI-native, mặc dù các chi tiết cụ thể của tuyên bố này đã gây ra những câu hỏi từ cộng đồng. Framework bao gồm một AI SDK tích hợp sẵn tự động theo dõi các lần chạy prompt trong dashboard và đơn giản hóa việc tích hợp AI provider mà không cần quản lý API key thủ công. Các kế hoạch tương lai bao gồm tìm kiếm vector và embeddings được tích hợp trực tiếp vào các document MongoDB.
Nền tảng này lấy cảm hứng từ Meteor.js, đặc biệt trong cách tiếp cận đồng bộ hóa dữ liệu thời gian thực. Các developer đang lên kế hoạch triển khai các tính năng dữ liệu trực tiếp theo cách có thể mở rộng hơn so với những gì framework Meteor gốc đã đạt được.
Các Tính Năng Chính Đang Phát Triển:
- Đồng bộ hóa dữ liệu thời gian thực (lấy cảm hứng từ Meteor.js )
- Tích hợp tìm kiếm vector và embeddings
- AI SDK tích hợp sẵn với giám sát dashboard
- Chức năng thay đổi mật khẩu cho người dùng cloud
- Xác thực hai yếu tố (2FA)
- Tích hợp nhà cung cấp AI mà không cần quản lý API key thủ công
Vị thế thị trường và mối quan ngại về cạnh tranh
Một số nhà quan sát ngành công nghiệp xem Modelence như đang cố gắng trở thành Supabase cho MongoDB - một so sánh làm nổi bật cả cơ hội và thách thức. Với sự cạnh tranh hạn chế trong không gian MongoDB-as-a-service, framework có thể tạo ra một thị trường ngách. Tuy nhiên, điều này cũng phản ánh các trường hợp sử dụng ngày càng thu hẹp của MongoDB trong phát triển web hiện đại.
Trường hợp sử dụng Mongo đã trở nên ngày càng hẹp.
Những người tạo ra framework thừa nhận các rủi ro nhưng tin rằng tính linh hoạt của MongoDB vẫn có giá trị đối với các startup thường xuyên thay đổi schema cơ sở dữ liệu của họ. Họ trích dẫn một thập kỷ sử dụng MongoDB thành công hỗ trợ hàng triệu người dùng và khách hàng doanh nghiệp làm bằng chứng cho tính khả thi liên tục của cơ sở dữ liệu này.
Tình trạng phát triển hiện tại
Modelence đang được phát triển tích cực với 114 sao GitHub và các bản phát hành gần đây bao gồm phiên bản 0.1.15 của gói auth-ui. Codebase là 97.8% TypeScript, phản ánh sự tập trung của framework vào type safety. Tuy nhiên, một số tính năng cốt lõi vẫn đang trong quá trình phát triển, bao gồm chức năng thay đổi mật khẩu và xác thực hai yếu tố cho nền tảng cloud của họ.
Dự án đại diện cho một cược thú vị về tương lai liên quan của MongoDB trong một bối cảnh ngày càng bị PostgreSQL thống trị. Việc liệu cược này có thành công hay không có thể sẽ phụ thuộc vào việc thực thi và khả năng của đội ngũ trong việc chứng minh các lợi thế rõ ràng so với các giải pháp hiện có.
Tham khảo: modelence / modelence