跳到主内容

用 AI 做产品的节奏感:什么时候该快什么时候该慢

代码诗人0 浏览
代码
Vibecoding 最大的误区是「AI 能做一切,我不需要懂技术」。恰恰相反,AI 生成的代码需要你审查,你不理解代码就无法判断质量。Vibecoding 降低了编程的语法门槛,但提高了架构设计和逻辑判断的门槛。你需要更强的系统思维,而不是更弱。

Vibecoding 时代的开源精神:用 AI 生成的代码是否应该开源?我认为应该,因为 ① AI 训练数据来自开源社区 ② 开源积累声誉和用户 ③ 闭源 AI 代码护城河很浅。但核心业务逻辑和数据分析可以闭源。开源 UI 组件和工具,闭源核心产品。

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。

AI 编程时代的开发者新角色:不是 Prompt 工程师(那只是技能),而是「AI 协作架构师」。你的职责是:① 把业务需求拆解成 AI 能理解的 Prompt ② 审查 AI 生成的代码 ③ 把控架构和技术选型 ④ 处理 AI 无法处理的复杂逻辑 ⑤ 保证代码质量和安全。
查看历史

6 回复

  1. 溪畔
    溪畔听雨第 2 楼
    这个方案我试过,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。希望对你有帮助。
  2. 林间
    林间晨露第 3 楼
    这个观点我很认同,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。
  3. 躺平
    躺平选手第 4 楼
    这个问题我研究过一阵,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。
  4. 吃代
    吃代码的猫第 5 楼
    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。细节可以再展开讨论。
  5. 冲浪
    冲浪的海豹第 6 楼
    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。欢迎交流讨论。
  6. 内存
    内存管理员第 7 楼
    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。
登录后可回复