随着开源之夏 2025 进入结项阶段，所有参与项目也迎来了最终检验。
官方数据显示，本届开源之夏共有 182 家开源社区、565 个项目任务，吸引了来自 450 所高校的 2290 名学生报名。最终，518 位学生中选，在经历三个月的项目开发和一个月的成果合入后，共有 437 位同学顺利通过导师、社区和组委会的多轮审核，成功结项。
值得高兴的是，在今年参与 TDengine 项目的两位同学中，两个项目均顺利完成结项。结项公示地址👉🏻 https://summer-ospp.ac.cn/final
📌 项目详情链接：
- Prophet 模型集成任务：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/254290182?list=org&navpage=org
- 逻辑备份与恢复任务：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/254290198?list=org&navpage=org
其中，参与 「为 TDgpt 增加 Prophet 时序数据分析模型」 项目的梁炫栋，在结项基础上，进一步被评为开源之夏 2025 优秀学生，并获得「年度最佳质量奖」。
关于两位同学为何选择 TDengine、项目内容本身及前期规划，我们已在此前发布的《开源之夏项目全中选：TDengine 和两个“00后开发者”的暑期实战》文章中做过详细介绍。本篇将聚焦结项阶段，聊聊梁炫栋在三个月工程实践中，对“质量”“工程”“开源协作”的真实理解。一起来听听他的回答👇🏻
Q1：当你得知自己被评为「2025 优秀学生」，并获得「年度最佳质量奖」时，第一反应是什么？
第一反应是惊喜，随即感到非常荣幸。因为我知道每年的开源之夏里有很多优秀的开发者，竞争非常激烈。 获得「年度最佳质量奖」对我来说意义非凡，这是对我个人代码能力的认可。能收获这份奖项，我更要特别感谢我的导师廖浩均博士，感谢他一次次严格的把关和悉心的指导。
Q2：在你看来，一个“高质量的开源项目交付”，最核心的判断标准是什么？
我常常问自己一个问题：当我离开这个项目后，别人接手我的代码会不会很轻松？
在学校写作业，更多关注的是“能不能跑通”；但在开源社区，代码是写给人看的。所以我理解的高质量交付主要体现在三点：
- 代码要顺：逻辑清晰、符合规范，别人读代码像读文章一样，不需要反复猜测作者意图。
- 测试要全：不能只覆盖成功路径，异常、边界情况都要测到，尽量不把隐患留给后来的人。
- 文档要透：不仅告诉大家“怎么用”，也要解释“为什么这样设计”，避免给后续维护者挖坑。
Q3：在整个项目周期中，你在哪些地方花了最多“看不见但很重要”的时间？
最多的时间其实花在了排查测试报错和反复啃日志上。核心功能写出来并不慢，但让所有测试稳定通过非常难。面对复杂的报错信息，我需要一行一行分析 Log，反复复现问题，定位隐藏在深层逻辑里的漏洞。这个过程很少带来“新功能”的直观产出，但却是系统稳定性真正建立起来的关键。
Q4：相比项目初期的设想，真正做下来，哪一类工程难点超出了你的预期？
最超出预期的是系统对接。我发现让代码在本地跑通和让它真正融入 TDengine 的分布式环境完全是两个概念。为了解决接口协议的微小差异和上下文同步问题，我花费了大量精力去调试，这也让我深刻理解了工业级集成的复杂性。
Q5：你觉得自己在这三个月里，最大的变化是什么？
我觉得是工程思维的进阶。面对问题时，我不再靠不断盲目试错，而是养成了先通过日志和上下文分析定位根因的习惯；同时也更懂得如何和导师高效沟通，把问题描述清楚、把方案讨论清楚，一起推进问题解决。
Q6：在和 TDengine 导师、社区协作的过程中，有没有哪一次反馈或讨论，对你影响比较大？
最想感谢的还是我的导师廖浩均博士。他不仅教我怎么排查问题，更重要的是教我如何思考问题。整个 TDengine 社区也非常活跃、友好，遇到问题总能得到回应和讨论。在项目过程中，我从来没有“一个人硬扛”的感觉。
Q7：你希望自己这次的项目成果，在 TDengine 或社区中留下什么样的价值？
在具体成果上，我为 TDgpt 的时序预测模块集成了 Prophet 模型，让用户可以开箱即用地进行高质量的时序预测。更重要的是，如果未来 TDgpt 需要接入更多时序模型，我希望这套代码结构能够作为一个可复用、可扩展的工程范例，而不是一次性的实现。
Q8：如果有学弟学妹明年考虑报名 TDengine 的开源之夏项目，你最想提醒他们的一件事是什么？
不要害怕提问，也要尽早、高频地和导师沟通。与其自己在环境配置或细节问题里卡上三天，不如把问题整理清楚直接求助。你会发现，导师其实非常愿意引导你。
写在最后
从项目中选，到顺利结项，再到获得「年度最佳质量奖」，梁炫栋的这段开源之夏经历，体现的并不是“多快”，而是对工程质量的持续打磨。
也期待更多开发者，能在 TDengine 社区中，把一次次代码提交，变成长期可用、可演进的工程成果。
TDengine 开源地址：https://github.com/taosdata/TDengine
关于梁炫栋
北京师范大学人工智能创新实验班本科毕业生，现为中国科学院大学空间应用工程与技术中心博士研究生，研究方向聚焦于时间序列预测、异常检测与时序大模型。在认知神经工效学研究领域积累了丰富的科研经验，作为第一作者发表多篇 SCI 论文，曾获美国大学生数学建模竞赛 H 奖、蓝桥杯广东赛区三等奖等多项竞赛荣誉。
