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。 Vibecoding 实践中的常见陷阱：① 过度依赖 AI 不理解代码 ② 追求速度忽视质量 ③ 同质化（用同样的 AI 做类似产品）④ 技术债积累 ⑤ 安全意识淡薄。每个陷阱都有对应解药：审查、测试、差异化、重构、安全审计。 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。
我调研过这块，Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。有疑问可以继续问。
结合我最近的项目经验：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。一起学习。
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。希望少走弯路。
结合我最近的项目经验：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。一起学习。
讲个真实案例：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。
我的实践经验和你的不太一样：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。感谢楼主的启发。
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。欢迎交流讨论。
分享一下我的做法：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。一起学习。
有个相关问题想请教：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。
补充一点：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。
这个方案我试过，Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。期待更多实战经验分享。
不同场景下结论可能不同：Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。感谢楼主的启发。
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。
我的看法略有不同：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。
我的项目里也用了这个方案，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。如有不对请指正。
我的结论恰恰相反：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。
从另一个角度看：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。
实操中我发现：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。
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。如有不对请指正。