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 时代的产品思维转变：从「功能驱动」到「体验驱动」。AI 让功能实现变简单，功能不再是壁垒，用户体验才是。好的 Vibecoder 花更多时间在用户调研、交互设计、细节打磨上，而不是堆功能。 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。
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。希望少走弯路。
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。实践出真知，建议动手试试。
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。
我之前也遇到过类似问题，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。细节可以再展开讨论。
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。
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。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。
从另一个角度看：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。仅供参考，具体还是要看你的场景。
从另一个角度看：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。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。
我的团队是这样做的：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。细节可以再展开讨论。
实操中我发现：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。
反对一下，我的测试结果不是这样：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。仅供参考，具体还是要看你的场景。
我的踩坑经验：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。我也还在探索中。
我做了类似的对比实验：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。
我的看法略有不同：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。
从另一个角度看：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。希望少走弯路。
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。
我的项目里也用了这个方案，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。仅供参考，具体还是要看你的场景。
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。