读一读天猫团队的《97.9%采纳率，胶水编程：业务需求出码最佳实践》

问题描述：

刚看了“大淘宝技术”公众号的文章：《97.9%采纳率，胶水编程：业务需求出码最佳实践【天猫AI Coding实践系列】》。（不知道发公众号链接行不行，佬友先自行搜一下）
整篇文章有点长，发贴和佬友们阅读也一起讨论一下。

内容简述

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叠甲：以上为 AI 总结，比较片面。原文有更多实践细节和深入探讨，感兴趣的佬友还是去读一下原文。

我的读后感

其实所谓的“胶水编程”，在我们实际 Vibe 过程中一直都有应用。只是这篇文章把这种方式总结成经验和可复用的模式，并且深入研究它的优劣，这就是它的价值所在。（VibeCode 领域的设计模式 ）
少让 AI 做“原创实现”，多“抄、拼装、适配”，这样确实很直观的能让AI产出精准的代码。
我感觉这种“编程模式”适合1-N，0-1的项目就不能完全照搬这个模式。
并且很赞同里面提到的：不能完全让 AI 写代码， Vibe 过程中仍然需要人类代码，来作为 AI 的指引和参考。