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 时代的开源精神：用 AI 生成的代码是否应该开源？我认为应该，因为 ① AI 训练数据来自开源社区 ② 开源积累声誉和用户 ③ 闭源 AI 代码护城河很浅。但核心业务逻辑和数据分析可以闭源。开源 UI 组件和工具，闭源核心产品。 Vibecoding 出海冷启动策略：① 用 AI 生成 SEO 内容获取自然流量 ② Product Hunt 发布 ③ Hacker News/Reddit 社区推广 ④ Twitter/X Build in Public ⑤ AI 辅助邮件营销。AI 帮你生成营销素材，但推广节奏和社区运营靠人。
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。
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。
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。
有个相关问题想请教：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。感谢楼主的启发。
Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。
说说我自己的经历：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。我也还在探索中。
我做了类似的对比实验：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。实践出真知，建议动手试试。
上周刚好踩了这个坑，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。
这个观点我很认同，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。实践出真知，建议动手试试。
补充一点：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。踩了很多坑才总结出来的。
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。感谢楼主的启发。