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 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。 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。
我做了类似的对比实验：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。欢迎交流讨论。
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。
不同场景下结论可能不同：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。
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。欢迎私信深入交流。
分享一下我的做法：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。如果有更好的方案求分享。
补充一个可能被忽略的点：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。这只是个人经验，不一定通用。
补充一点：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。
我的看法略有不同：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。细节可以再展开讨论。
这个思路很巧妙，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。
我的实践经验和你的不太一样：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。共同进步。
我的项目里也用了这个方案，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。期待更多实战经验分享。
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。
我之前也遇到过类似问题，Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。一起学习。
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 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。这只是个人经验，不一定通用。
说个反直觉的发现：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。如果有更好的方案求分享。
我的团队是这样做的：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。如有不对请指正。
分享一下我的做法：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。
这个方案我试过，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。
我的团队是这样做的：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。细节可以再展开讨论。