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。 Vibecoding 时代的产品打磨哲学：AI 让你快速做出「能用」的产品，但「好用」需要人工打磨。把 80% 时间花在 20% 的核心体验上，用 AI 快速实现非核心功能。用户记住的是体验，不是功能数量。 AI 编程对软件工程的影响：① 编码门槛降低，更多非技术人员参与 ② 代码审查重要性提升 ③ 测试驱动开发更重要 ④ 架构设计仍是核心 ⑤ 文档和注释由 AI 生成。软件工程没有消失，而是进化了。 AI 编程让小团队打败大公司成为可能。大公司的优势是资源和人力，小团队的优势是灵活和专注。AI 让小团队的效率接近大团队，同时保持灵活性。关键选择：大公司看不上的垂直市场，用 AI 快速做到极致。
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。
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。如果有更好的方案求分享。
补充一点：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。希望对你有帮助。
我的踩坑经验：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。希望少走弯路。
我调研过这块，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。如果有更好的方案求分享。
我的看法略有不同：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。
Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。
Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。
补充一点：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。
说个反直觉的发现：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。感谢楼主的启发。
讲个真实案例：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。感谢楼主的启发。
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。有疑问可以继续问。
有个相关问题想请教：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。
这个观点我很认同，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。细节可以再展开讨论。
Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。
有个相关问题想请教：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。细节可以再展开讨论。
这个方案我试过，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。
我的团队是这样做的：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。
说个反直觉的发现：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。
反对一下，我的测试结果不是这样：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。仅供参考，具体还是要看你的场景。