Vibecoding 的边界：AI 擅长模板化代码（CRUD、UI 组件、标准逻辑），不擅长复杂业务逻辑、性能优化、安全认证、创意性算法。了解边界，把 AI 擅长的交给 AI，不擅长的自己写或找专家。盲目信任 AI 是危险的。 Vibecoding 最大的误区是「AI 能做一切，我不需要懂技术」。恰恰相反，AI 生成的代码需要你审查，你不理解代码就无法判断质量。Vibecoding 降低了编程的语法门槛，但提高了架构设计和逻辑判断的门槛。你需要更强的系统思维，而不是更弱。 用 Vibecoding 出海建站三天上线的流程：第一天用 AI 生成 landing page 和认证系统，第二天实现核心功能和接 Stripe 支付，第三天部署上线和做 SEO 配置。AI 生成了约 70% 的代码，我负责审查逻辑、调整细节、处理边界情况。效率比传统开发快 5 倍以上。
我调研过这块，过度依赖 AI 是最大陷阱，建议定期手动写关键代码保持技术敏感度。希望少走弯路。
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。
这个问题我研究过一阵，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。我也还在探索中。
讲个真实案例：AI 编程让功能实现变简单，用户体验成了真正的壁垒，要多花时间在体验打磨上。效果因项目而异，建议实际测试。
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。有疑问可以继续问。
分享一下我的做法：Vibecoding 时代的核心竞争力是产品思维 + 用户洞察 + 架构判断，不是编码速度。实践出真知，建议动手试试。
我的团队是这样做的：Vibecoding 时代的核心竞争力是产品思维 + 用户洞察 + 架构判断，不是编码速度。期待更多实战经验分享。
这个方案我试过，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。后续有新发现再来更新。
讲个真实案例：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。欢迎交流讨论。
我的实践经验和你的不太一样：Vibecoding 时代的核心竞争力是产品思维 + 用户洞察 + 架构判断，不是编码速度。这只是个人经验，不一定通用。
补充一个边界情况：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。希望少走弯路。
AI 编程让功能实现变简单，用户体验成了真正的壁垒，要多花时间在体验打磨上。
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。共同进步。
结合我最近的项目经验：Vibecoding 降低了语法门槛但提高了架构门槛，不理解代码就无法审查 AI 质量。
我的团队是这样做的：Vibecoding 降低了语法门槛但提高了架构门槛，不理解代码就无法审查 AI 质量。欢迎私信深入交流。
从另一个角度看：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。细节可以再展开讨论。
这个思路很巧妙，Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。细节可以再展开讨论。
说个反直觉的发现：AI 编程让功能实现变简单，用户体验成了真正的壁垒，要多花时间在体验打磨上。有疑问可以继续问。
我的项目里也用了这个方案，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。
这个方案我试过，AI 编程让功能实现变简单，用户体验成了真正的壁垒，要多花时间在体验打磨上。后续有新发现再来更新。