supabase

本文解读 Supabase 如何达到100亿美元估值：每周新增数据库超100万个，其中约70%由 AI 编程工具创建。AI 工具将其选为默认后端，但也带来依赖他人的风险（如 v0 后来转向了竞争对手）。

Lobste.rs 发布了一篇对 Supabase（开源 Firebase 替代方案）的 Deepthi Sigireddi 的访谈，评论区有讨论串。

Supabase 以 106.5 亿美元估值完成 1.5 亿美元融资，目前有超过 1300 万开发者将其用作应用后端，且现有 70% 的新数据库由智能体或 AI 驱动的工具创建。

Supabase 为 AI 智能体和开发者大幅升级了本地开发体验，新增免 Docker 的本地运行、每个仓库/worktree 支持多个实例、Declarative Schemas 2.0（通过 pg-delta 生成迁移），以及基于代码的认证、API 和存储配置。

一位使用 AI 编码代理（Cursor、Claude）开发应用的开发者发现，代理经常写出看似安全、实则不然的 Supabase RLS 策略，于是他写了一个小型 CLI 安全扫描工具，结果在自己的仓库中发现了 95 个问题（其中 12 个为高危）——包括一个暴露在公开 HTML 中的在线 service-role 密钥，以及暴露 access-key 表的过时 RLS 策略。

一位开发者仅用四天时间就使用Anthropic的Claude Opus 5.5 AI模型构建了一个功能齐全的iPhone应用，展示了AI辅助下的快速原型设计，并详细介绍了相关的规划和技术决策。

数千个 Supabase 托管的数据库因配置错误而公开暴露敏感个人数据，凸显了 AI 风格编码应用的安全风险，并强调了广泛的漏洞。

本文强调了AI辅助开发中一个常见的安全疏忽：智能体验证写入操作，但未能确保适当的权限检查，例如RLS策略是否正确配置。

Supabase 是一个开源的 Postgres 开发平台，提供托管数据库、自动 API 生成、认证和 AI 工具，因其高效和全面性在 GitHub 上获得超过 109k 星。

Supabase在五年内将其年度经常性收入从100万美元增长至1.7亿美元，通过副项目、开源护城河和AI时代后端基础设施等阶段，最终达到了105亿美元的估值。

一位没有编程背景的卡车司机使用Next.js和Supabase构建了一个AI新闻聚合器，能够从多个来源汇总和去重新闻。

保罗·格雷厄姆强调了一张图表，显示Supabase现在每周部署超过100万个新的Postgres数据库，这对于一家成立六年的公司来说是一个显著的里程碑。

一篇关于自愈智能体简单模式的博客文章：使用生命周期钩子读写经验教训，并用护栏防止错误信念固化。

Supapool 是一个 CLI 工具，可为每个编码代理或 CI 运行提供隔离的临时 Supabase 实例，在大约 400 毫秒内启动，实现并行的、类似生产环境的测试，且无干扰。

freeCodeCamp 发布了一门8小时的课程，教你使用 Next.js、Supabase、Zustand 和 Paystack 构建全栈电商应用，内容涵盖从认证到在 Vercel 上部署的方方面面。

@antonosika 回应了对 Lovable 平台的批评，强调用户可以通过双向 git 同步导出代码、通过真正的 Postgres 迁移导出数据，并且避免供应商锁定。

推荐使用Claude AI和一系列免费/低成本服务（Supabase, Vercel, Stripe等）作为一人公司或独立开发的全栈技术栈，涵盖开发、部署、支付、邮件、认证、监控等环节。

阐述了传统后端如何增加AI代理的token使用量，并展示了一种上下文工程方法，该方法无需更改模型或提示词即可将Claude Code会话成本降低2.5倍。

一条推文列出低成本现代创业技术栈：Claude 编码、Supabase 后端、Vercel 部署等。