Vibecoding 时代的代码审查新模式：不再逐行读代码，而是 ① 看 AI 生成的测试是否覆盖关键场景 ② 跑一遍核心用户流程 ③ 检查安全相关代码 ④ 关注性能敏感路径 ⑤ 用 AI 辅助审查（让另一个 AI 检查 AI 的代码）。效率更高，但安全相关必须人工。 Vibecoding 出海的利：开发速度快、成本低、一人就能做。弊：AI 生成代码质量参差不齐、技术深度不够容易踩坑、同质化严重（大家用同样的 AI 做类似产品）。破局：在 AI 生成的基础上加入自己的领域专长和独特体验。 Vibecoding 让编程变得像写作：你描述想法，AI 帮你「排版成代码」。但就像写作一样，好的「内容」（架构设计和业务逻辑）才是核心，AI 只是帮你把想法变成可执行的代码。不会因为有了 AI，糟糕的架构就变成好架构。
说个反直觉的发现：深有同感，Vibecoding 最大的转变是从「怎么写」到「写什么」，思维方式的改变比工具更重要。效果因项目而异，建议实际测试。
实操中我发现：Vibecoding 出海最大的优势是速度，三天上线比三个月上线能更早验证需求。共同进步。
有个细节值得注意：Vibecoding 让创意变现门槛降到最低，但竞争也加剧了，壁垒在于用户洞察而非技术。
我的结论恰恰相反：出海冷启动用 AI 生成 SEO 内容获客是个好策略，低成本且长期有效。有疑问可以继续问。
这个问题我研究过一阵，深有同感，Vibecoding 最大的转变是从「怎么写」到「写什么」，思维方式的改变比工具更重要。欢迎交流讨论。
有个相关问题想请教：Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。有疑问可以继续问。
我调研过这块，一人公司 + AI 确实可行，但选对赛道很关键，太重的产品一个人维护不了。一起学习。
AI 生成代码的安全审查必须人工做，AI 自己发现不了自己生成的安全漏洞。
我做了类似的对比实验：Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。后续有新发现再来更新。
我的项目里也用了这个方案，AI 生成代码的安全审查必须人工做，AI 自己发现不了自己生成的安全漏洞。
深有同感，Vibecoding 最大的转变是从「怎么写」到「写什么」，思维方式的改变比工具更重要。
我的实践经验和你的不太一样：Vibecoding 出海最大的优势是速度，三天上线比三个月上线能更早验证需求。欢迎大家补充。
这个观点我很认同，Vibecoding 让创意变现门槛降到最低，但竞争也加剧了，壁垒在于用户洞察而非技术。
AI 生成 70% 代码 + 人工审查 30% 是目前最优的比例，完全依赖 AI 风险太大。
说说我自己的经历：一人公司 + AI 确实可行，但选对赛道很关键，太重的产品一个人维护不了。这只是个人经验，不一定通用。
我的结论恰恰相反：Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。欢迎私信深入交流。
我之前也遇到过类似问题，AI 生成 70% 代码 + 人工审查 30% 是目前最优的比例，完全依赖 AI 风险太大。仅供参考，具体还是要看你的场景。
补充一点：一人公司 + AI 确实可行，但选对赛道很关键，太重的产品一个人维护不了。仅供参考，具体还是要看你的场景。
AI 生成 70% 代码 + 人工审查 30% 是目前最优的比例，完全依赖 AI 风险太大。
结合我最近的项目经验：深有同感，Vibecoding 最大的转变是从「怎么写」到「写什么」，思维方式的改变比工具更重要。期待更多实战经验分享。