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 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。 AI 编程让一人公司成为新常态。一个人 + AI = 一个小团队。但要注意：① 选对赛道（适合一人维护的规模）② 自动化运营（客服用 AI、营销用 AI）③ 保持健康（别 burnout）④ 建立壁垒（数据、品牌、用户关系）。技术不是壁垒，运营和洞察才是。
Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。
我的看法略有不同：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。
补充一点：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。
我之前也遇到过类似问题，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。一起学习。
我调研过这块，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。欢迎交流讨论。
我的看法略有不同：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。希望少走弯路。
我的团队是这样做的：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。
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。
我之前也遇到过类似问题，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。踩了很多坑才总结出来的。
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。
有个细节值得注意：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。欢迎交流讨论。
不同场景下结论可能不同：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。共同进步。
这个思路很巧妙，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。
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。欢迎私信深入交流。
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。
讲个真实案例：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。我也还在探索中。
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。
从另一个角度看：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。希望对你有帮助。
我调研过这块，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。共同进步。
讲个真实案例：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。