Vibecoding 时代的技术选型原则：① 简单优先（AI 对主流技术支持更好）② 生态成熟（文档和社区资源丰富）③ 类型安全（TypeScript 让 AI 错误更少）④ 部署简单（Vercel 一键部署）。推荐：Next.js + Tailwind + Prisma + Vercel。 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 实战 48 小时做 SaaS：第 1-8 小时搭框架（认证+数据库+UI），第 9-24 小时实现核心功能，第 25-40 小时完善体验和修 bug，第 41-48 小时部署和做 SEO。关键是前期 Plan 充分，后期专注打磨。AI 帮你省掉 70% 的编码时间。
补充一个可能被忽略的点：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。效果因项目而异，建议实际测试。
这个方案我试过，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。
实操中我发现：Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。这只是个人经验，不一定通用。
有个细节值得注意：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。仅供参考，具体还是要看你的场景。
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。踩了很多坑才总结出来的。
有个相关问题想请教：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。
我调研过这块，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。期待更多实战经验分享。
这个思路很巧妙，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。后续有新发现再来更新。
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。
补充一个可能被忽略的点：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。
有个更优的方案：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。细节可以再展开讨论。
我之前也遇到过类似问题，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。后续有新发现再来更新。
有个相关问题想请教：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。后续有新发现再来更新。
Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。
这个思路很巧妙，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。
有个相关问题想请教：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。踩了很多坑才总结出来的。
上周刚好踩了这个坑，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。细节可以再展开讨论。
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。欢迎交流讨论。
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。
结合我最近的项目经验：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。后续有新发现再来更新。