Vibecoding 实战 48 小时做 SaaS：第 1-8 小时搭框架（认证+数据库+UI），第 9-24 小时实现核心功能，第 25-40 小时完善体验和修 bug，第 41-48 小时部署和做 SEO。关键是前期 Plan 充分，后期专注打磨。AI 帮你省掉 70% 的编码时间。 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。 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。
有个细节值得注意：Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。共同进步。
这个思路很巧妙，Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。效果因项目而异，建议实际测试。
从另一个角度看：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。
这个方案我试过，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。
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。欢迎交流讨论。
我的实践经验和你的不太一样：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。共同进步。
这个观点我很认同，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。如果有更好的方案求分享。
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。感谢楼主的启发。
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。期待更多实战经验分享。
分享一下我的做法：Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。后续有新发现再来更新。
我的项目里也用了这个方案，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。欢迎交流讨论。
补充一点：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。这只是个人经验，不一定通用。
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。我也还在探索中。
我调研过这块，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。踩了很多坑才总结出来的。
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。
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。
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。
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。
我之前也遇到过类似问题，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 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。