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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