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 时代的开源精神：用 AI 生成的代码是否应该开源？我认为应该，因为 ① AI 训练数据来自开源社区 ② 开源积累声誉和用户 ③ 闭源 AI 代码护城河很浅。但核心业务逻辑和数据分析可以闭源。开源 UI 组件和工具，闭源核心产品。 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。
讲个真实案例：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。
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：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。
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。
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。
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：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。欢迎私信深入交流。
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。
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。
这个观点我很认同，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。效果因项目而异，建议实际测试。
说说我自己的经历：Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。仅供参考，具体还是要看你的场景。
说说我自己的经历：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。共同进步。