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。 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。
我的实践经验和你的不太一样：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。踩了很多坑才总结出来的。
结合我最近的项目经验：Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。这只是个人经验，不一定通用。
补充一个可能被忽略的点：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。欢迎大家补充。
实操中我发现：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。
说说我自己的经历：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。细节可以再展开讨论。
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。感谢楼主的启发。
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。共同进步。
我的团队是这样做的：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。这只是个人经验，不一定通用。
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。期待更多实战经验分享。
我的实践经验和你的不太一样：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。后续有新发现再来更新。
有个更优的方案：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。后续有新发现再来更新。
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。
我的看法略有不同：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。期待更多实战经验分享。
不同场景下结论可能不同：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。欢迎交流讨论。
从另一个角度看：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。
补充一个可能被忽略的点：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。
从另一个角度看：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。
补充一个可能被忽略的点：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。欢迎交流讨论。
我的看法略有不同：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。
补充一个可能被忽略的点：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。后续有新发现再来更新。