# 胶水编程（glue coding）方法论

## **1. 胶水编程的定义**

**胶水编程（glue coding）**是一种新型的软件构建方式，其核心理念是：

> **几乎完全复用成熟开源组件，通过最小量的“胶水代码”将它们组合成完整系统**

它强调的是“连接”而不是“创造”，在 AI 时代尤其高效

## **2. 产生背景**

传统软件工程往往需要开发者：

* 设计架构
* 自己编写逻辑
* 手动处理各种细节
* 重复造轮子

这导致开发成本高、周期长、成功率低

而当下的生态已经发生根本变化：

* GitHub 上成熟的开源库成千上万
* 框架覆盖各种场景（Web、AI、分布式、模型推理…）
* GPT / Grok 能帮助搜索、分析、组合这些项目

在这种环境中，再从零写代码已经不是最高效的方式

于是，“胶水编程”成为一种新范式

## **3. 胶水编程的核心原则**

### **3.1 凡是能不写的就不写，凡是能少写的就少写**

任何已有成熟实现的功能，都不应该重新造轮子

### **3.2 凡是能 CV 就 CV**

直接复制使用经过社区检验的代码，属于正常工程流程，而非偷懒

### **3.3 站在巨人的肩膀上，而不是试图成为巨人**

利用现成框架，而不是试图自己再写一个“更好的轮子”

### **3.4 不修改原仓库代码**

所有开源库应尽量保持不可变，作为黑盒使用

### **3.5 自定义代码越少越好**

你写的代码只承担：

* 组合
* 调用
* 封装
* 适配

也就是所谓的**胶水层**

## **4. 胶水编程的标准流程**

### **4.1 明确需求**

把系统要实现的功能拆成一个个需求点

### **4.2 使用 GPT/Grok 拆解需求**

让 AI 将需求细化为可复用模块、能力点和对应的子任务

### **4.3 搜索现成的开源实现**

利用 GPT 的联网能力（如 Grok）：

* 根据每个子需求搜索对应的 GitHub 仓库
* 检查是否存在可复用组件
* 对比质量、实现方式、许可证等

### **4.4 下载并整理仓库**

将选定的仓库拉取到本地，分类整理

### **4.5 按架构体系进行组织**

把这些仓库放置到项目结构中，例如：

```
/services  
/libs  
/third_party  
/glue  
```

并强调：**开源仓库作为第三方依赖，绝对不可修改。**

### **4.6 编写胶水层代码**

胶水代码的作用包括：

* 封装接口
* 统一输入输出
* 连接不同组件
* 实现最小业务逻辑

最终系统通过多个成熟模块组合而成

## **5. 胶水编程的价值**

### **5.1 极高的成功率**

因为使用的是社区验证过的成熟代码

### **5.2 开发速度极快**

大量功能可以直接复用

### **5.3 降低成本**

时间成本、维护成本、学习成本都大幅减少

### **5.4 系统更稳定**

依赖成熟框架而非个人实现

### **5.5 易于扩展**

通过替换组件就能轻松升级能力

### **5.6 与 AI 强配**

GPT 能辅助搜索、拆解、整合，是胶水工程的天然增强器
## **6. 胶水编程 vs 传统开发**

| 项目     | 传统开发  | 胶水编程   |
| ------ | ----- | ------ |
| 功能实现方式 | 自己写   | 复用开源   |
| 工作量    | 大     | 小得多    |
| 成功率    | 不确定   | 高      |
| 速度     | 慢     | 极快     |
| 错误率    | 容易踩坑  | 使用成熟方案 |
| 重点     | “造轮子” | “组合轮子” |

## **7. 胶水编程的典型应用场景**

* 快速原型开发
* 小团队构建大系统
* AI 应用/模型推理平台
* 数据处理流水线
* 内部工具开发
* 系统集成（System Integration）

## **8. 未来：胶水工程将成为新的主流编程方式**

随着 AI 能力不断增强，未来的开发者不再需要自己写大量代码，而是：

* 找轮子
* 组合轮子
* 智能连接组件
* 以极低成本构建复杂系统

胶水编程将会成为新的软件生产力标准