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

CleanShot 2026-03-27 at 19.50.171584×386 73.2 KB

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。

随着 LLM 的发展，上下文、Agent 能力都会越来越强大（不会有人开倒车吧？ ），各种 Vibe 的“设计模式”也会越来越多，所以了解了一些开发流程和思想后，还需要

---

哪个大佬出本书，书名我都想好了： 《Vibe Coding 的22种编程模式》
这篇文章就叫作：《Vibe Coding 的22种编程模式 之 胶水编程》

网友解答：

---

--【壹】--：

用的claude，考虑到种种，有点drama

比如a家不给用，我家不给你访问，自己家也有模型等等种种情况

---

--【贰】--：

中间件（？

---

--【叁】--：

感觉这就是基础吧，但这也不够常规意义的vibecode了，更多还是AI辅助编程了

AI原创出来的东西没有经历足够的检验，让他多干胶水式的外包，那不就是承认说AI当前没有足够的架构之类的能力，更多就是拼装为主的

---

--【肆】--：

相当于把我们刚工作的时候第一版代码替我们做了，我们去优化

---

--【伍】--：

我一般都是拿个demo 让他实现完整方案

---

--【陆】--：

会不会是因为模型能力不行的锅？
如果使用国内模型去编码，确实需要这么做

---

--【柒】--：

让人干适合人的事情，让AI干适合AI干的事情！

---

--【捌】--：

前几年的微服务架构即将焕发第二春？