Vibecoding 的质量保证关键是「审查重于生成」。AI 生成的代码可能 80% 正确，但那 20% 的错误可能致命（安全漏洞、数据丢失、性能问题）。我的做法：① AI 生成后逐行审查 ② 运行测试验证 ③ 检查边界情况 ④ 关注安全性 ⑤ 理解每段代码的作用。 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。 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 出海选品策略：① 选择垂直细分市场 ② 用 AI 分析竞品和关键词 ③ 快速做 MVP 验证需求 ④ 用 AI 生成营销内容 ⑤ 数据驱动迭代。AI 不仅帮你写代码，还帮你做市场调研、内容营销、数据分析。全链路提效。
我的踩坑经验：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。一起学习。
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。
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。
我的项目里也用了这个方案，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。
我的踩坑经验：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。希望少走弯路。
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。
补充一点：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。欢迎大家补充。
讲个真实案例：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。我也还在探索中。
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。
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。
讲个真实案例：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。如有不对请指正。
从另一个角度看：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。
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。
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。
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。
实操中我发现：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。共同进步。
我的踩坑经验：Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。欢迎大家补充。
有个更优的方案：Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。期待更多实战经验分享。
补充一个可能被忽略的点：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。一起学习。