AI 做产品最大的陷阱是「过度依赖」。症状：不看 AI 生成的代码直接 commit、不理解架构就扩展、遇到 bug 先问 AI 而不自己调试。后果：技术债积累、出问题时无法修复、产品失控。解药：保持手动写关键代码的习惯，定期 deep dive 理解系统。 Vibecoding 工作流：Plan（AI 分析需求列步骤）→ Generate（AI 生成代码）→ Review（人工审查）→ Test（运行验证）→ Ship（部署上线）。每一步都可以用 AI 辅助，但 Review 是人工必须把关的环节。跳过 Review 等于把产品交给 AI 赌运气。 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。
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。
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。
从另一个角度看：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。
我的踩坑经验：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。如果有更好的方案求分享。
结合我最近的项目经验：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。欢迎大家补充。
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。细节可以再展开讨论。
不同场景下结论可能不同：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。如果有更好的方案求分享。
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。
补充一点：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。踩了很多坑才总结出来的。
我做了类似的对比实验：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。
这个思路很巧妙，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。
我的理解是：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。期待更多实战经验分享。
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。
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。
上周刚好踩了这个坑，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。如果有更好的方案求分享。
讲个真实案例：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。感谢楼主的启发。
反对一下，我的测试结果不是这样：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。
我之前也遇到过类似问题，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。
有个细节值得注意：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。仅供参考，具体还是要看你的场景。