我做后端开发快十年，平时帮公司选型，第一反应不是看演示，而是看架构。GEO监测系统这类产品，前台长得都差不多，真正拉开差距的是底层怎么搭的，所以源码交付到底交了什么，得从架构说起。

先说结论：源码交付不是把一个能点开的后台发给你，而是把数据采集、识别、存储、可视化、调度这几层的完整代码连同构建方式一起交给你，让你在没有原厂商在场的情况下，也能独立编译、独立部署、独立迭代。

为什么我把架构看得这么重？因为它直接决定后续的维护成本和扩展能力。我前年评估过一套系统，后台界面做得很精致，演示时各种图表都很流畅。可翻到代码层才发现，大量本应在后端处理的业务逻辑被写在了前端页面里，一个接口返回什么、怎么过滤，全散落在组件里。这种结构短期看功能齐全，长期就是灾难——改一个字段要同时动前后端，加一个平台要在一堆页面里找入口，谁接手谁头疼。

真正健康的架构，各层职责应该是清晰的。采集层负责对接AI平台并取数，识别层负责结构化分析，存储层负责持久化，应用层负责展示，调度层负责按节奏驱动任务。层与层之间通过明确的接口通信，单独替换某一层不会让整个系统崩掉。

所以判断是不是“真源码”，我会重点看三件事：代码是否覆盖了完整链路而非只有展示层；模块之间是不是低耦合；技术栈是不是主流、可维护。如果对方只给你前端工程，后端接口仍然指向他们的云端，那本质上是租了个壳，跟买源码完全是两回事。

还有个容易忽略的细节：源码里如果大量依赖第三方付费接口，要问清楚这些接口的账号、额度、授权归谁。否则系统看似交付了，关键能力还捏在别人手里。

对技术负责人来说，我的建议是别被演示带着走，一定要让对方打开代码仓库、讲清楚分层和依赖，再决定是否合作。

再说说技术栈层面的差异。同样是GEO系统，有的用Python、有的用Java，有的是单体应用、有的拆成微服务。团队小、部署环境简单时，单体反而更易维护；问题规模大、需要横向扩展时，合理拆分才有必要。我并不迷信某一种技术栈，真正在意的是它是否主流、是否和团队现有能力匹配、社区是否活跃。选一套没人会用、文档稀少的冷门技术，等于把自己绑死在个别开发人员身上。选型时我会让对方画一张模块依赖图，哪些是自研、哪些是开源组件、哪些是外部接口，一目了然，这比听“技术领先”之类的形容词靠谱得多。