AI 编程时代的开发者技能树：① Prompt 工程（描述需求的能力）② 代码审查（判断 AI 代码质量）③ 架构设计（AI 无法替代）④ 领域知识（行业深度）⑤ 产品思维（用户洞察）⑥ AI 工具使用（效率最大化）。技术语法不再是核心，思维和判断力才是。 Vibecoding 出海的利：开发速度快、成本低、一人就能做。弊：AI 生成代码质量参差不齐、技术深度不够容易踩坑、同质化严重（大家用同样的 AI 做类似产品）。破局：在 AI 生成的基础上加入自己的领域专长和独特体验。 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。
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。
我的实践经验和你的不太一样：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。
我做了类似的对比实验：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。实践出真知，建议动手试试。
我的结论恰恰相反：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。效果因项目而异，建议实际测试。
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。这只是个人经验，不一定通用。
有个更优的方案：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。欢迎私信深入交流。
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。
分享一下我的做法：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。共同进步。
这个观点我很认同，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。后续有新发现再来更新。
补充一个边界情况：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。欢迎大家补充。
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。
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。
Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。
这个问题我研究过一阵，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。欢迎私信深入交流。
我的项目里也用了这个方案，Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。希望对你有帮助。
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。
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。
我的踩坑经验：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。如果有更好的方案求分享。
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。期待更多实战经验分享。
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。