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。 用 AI 做产品时如何保持用户洞察：AI 帮你实现功能，但不能替你和用户对话。保持 ① 定期和用户沟通 ② 自己使用产品 ③ 关注用户行为数据 ④ 理解用户痛点而非需求。AI 是实现工具，用户洞察永远来自人。 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。
补充一点：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。有疑问可以继续问。
这个方案我试过，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。
分享一下我的做法：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。希望少走弯路。
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。欢迎大家补充。
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。效果因项目而异，建议实际测试。
不同场景下结论可能不同：Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。欢迎交流讨论。
我的团队是这样做的：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。如有不对请指正。
不同场景下结论可能不同：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。共同进步。
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。
我的理解是：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。希望对你有帮助。
这个问题我研究过一阵，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。欢迎大家补充。
这个观点我很认同，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。
我之前也遇到过类似问题，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。
我的结论恰恰相反：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。
说个反直觉的发现：Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。一起学习。
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。
补充一个边界情况：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。欢迎大家补充。
我的看法略有不同：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。这只是个人经验，不一定通用。
反对一下，我的测试结果不是这样：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。
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。