随着技术视野的拓宽，接触到的编程语言、框架、工具越来越多，比如前端有Vue、React、Angular，后端有Spring、Django、Flask，数据库有MySQL、Redis、MongoDB。此时遇到的瓶颈是“技术选型困难”：面对一个需求时，不知道该用哪种语言或框架更合适；盲目追求“新技术”，比如为简单项目强行引入微服务架构，导致开发效率低下；对技术的适用场景理解不足，比如用关系型数据库存储非结构化数据，引发性能问题。

突破这个瓶颈需要建立“需求导向”的技术选型思维。我开始系统梳理各类技术的核心优势与适用场景，比如总结“高并发场景用Redis缓存”“复杂查询场景用MySQL”“非结构化数据用MongoDB”等规律，并制作成思维导图随时查阅；在实际项目中，先明确需求的核心指标（如响应速度、数据安全性、开发周期），再根据指标筛选技术，比如快速原型开发用Python+Flask，企业级应用用Java+Spring；同时，避免“技术崇拜”，尝试用不同技术实现同一需求，通过对比开发效率、运行性能等维度，加深对技术差异的理解。这个过程让我明白，最好的技术不是“最新的”，而是“最适配需求的”。

随着技术视野的拓宽，接触到的编程语言、框架、工具越来越多，比如前端有Vue、React、Angular，后端有Spring、Django、Flask，数据库有MySQL、Redis、MongoDB。此时遇到的瓶颈是“技术选型困难”：面对一个需求时，不知道该用哪种语言或框架更合适；盲目追求“新技术”，比如为简单项目强行引入微服务架构，导致开发效率低下；对技术的适用场景理解不足，比如用关系型数据库存储非结构化数据，引发性能问题。

突破这个瓶颈需要建立“需求导向”的技术选型思维。我开始系统梳理各类技术的核心优势与适用场景，比如总结“高并发场景用Redis缓存”“复杂查询场景用MySQL”“非结构化数据用MongoDB”等规律，并制作成思维导图随时查阅；在实际项目中，先明确需求的核心指标（如响应速度、数据安全性、开发周期），再根据指标筛选技术，比如快速原型开发用Python+Flask，企业级应用用Java+Spring；同时，避免“技术崇拜”，尝试用不同技术实现同一需求，通过对比开发效率、运行性能等维度，加深对技术差异的理解。这个过程让我明白，最好的技术不是“最新的”，而是“最适配需求的”。