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。 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。
不同场景下结论可能不同：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。感谢楼主的启发。
说个反直觉的发现：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。
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。踩了很多坑才总结出来的。
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。
有个更优的方案：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。
我的理解是：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。共同进步。
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。
我的理解是：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。
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。
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。
不同场景下结论可能不同：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。
这个思路很巧妙，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。希望少走弯路。
实操中我发现：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。效果因项目而异，建议实际测试。
说个反直觉的发现：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。
实操中我发现：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。
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。希望少走弯路。
反对一下，我的测试结果不是这样：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。我也还在探索中。
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。
这个问题我研究过一阵，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。仅供参考，具体还是要看你的场景。
我的理解是：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。