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 让编程变得像写作：你描述想法，AI 帮你「排版成代码」。但就像写作一样，好的「内容」（架构设计和业务逻辑）才是核心，AI 只是帮你把想法变成可执行的代码。不会因为有了 AI，糟糕的架构就变成好架构。
结合我最近的项目经验：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。欢迎大家补充。
讲个真实案例：Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。后续有新发现再来更新。
我的踩坑经验：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。欢迎大家补充。
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。
我的结论恰恰相反：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。细节可以再展开讨论。
补充一个边界情况：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。如有不对请指正。
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。
我调研过这块，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。细节可以再展开讨论。
分享一下我的做法：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。
不同场景下结论可能不同：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。细节可以再展开讨论。
补充一个边界情况：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。一起学习。
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。共同进步。
我的看法略有不同：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。希望少走弯路。
我做了类似的对比实验：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。共同进步。
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。
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。
有个相关问题想请教：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。实践出真知，建议动手试试。
补充一个边界情况：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。这只是个人经验，不一定通用。
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。
补充一个边界情况：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。仅供参考，具体还是要看你的场景。