用 AI 做产品时如何保持用户洞察：AI 帮你实现功能，但不能替你和用户对话。保持 ① 定期和用户沟通 ② 自己使用产品 ③ 关注用户行为数据 ④ 理解用户痛点而非需求。AI 是实现工具，用户洞察永远来自人。 Vibecoding 的边界：AI 擅长模板化代码（CRUD、UI 组件、标准逻辑），不擅长复杂业务逻辑、性能优化、安全认证、创意性算法。了解边界，把 AI 擅长的交给 AI，不擅长的自己写或找专家。盲目信任 AI 是危险的。 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。
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。我也还在探索中。
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。欢迎交流讨论。
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。
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。
我的结论恰恰相反：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。踩了很多坑才总结出来的。
上周刚好踩了这个坑，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：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。有疑问可以继续问。
说个反直觉的发现：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。我也还在探索中。
补充一点：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。仅供参考，具体还是要看你的场景。
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。有疑问可以继续问。
这个观点我很认同，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。
我调研过这块，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。
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。
反对一下，我的测试结果不是这样：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。踩了很多坑才总结出来的。
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。
Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。
说个反直觉的发现：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。感谢楼主的启发。
Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。
有个细节值得注意：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。
我的踩坑经验：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。