用 AI 做产品从 idea 到 MVP 的最短路径：① 用 AI 验证 idea（市场分析+竞品调研）② 用 AI 生成 landing page 测试需求 ③ 收集反馈后用 AI 快速实现 MVP ④ 部署上线获取真实用户 ⑤ 数据驱动迭代。全程可以用 AI 加速，关键节点人工判断。 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 时代的产品打磨哲学：AI 让你快速做出「能用」的产品，但「好用」需要人工打磨。把 80% 时间花在 20% 的核心体验上，用 AI 快速实现非核心功能。用户记住的是体验，不是功能数量。
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。
我的项目里也用了这个方案，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。感谢楼主的启发。
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。
我的项目里也用了这个方案，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。踩了很多坑才总结出来的。
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。
分享一下我的做法：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。
补充一个边界情况：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。
我之前也遇到过类似问题，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。期待更多实战经验分享。
这个问题我研究过一阵，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。效果因项目而异，建议实际测试。