AI 编程让一人公司成为新常态。一个人 + AI = 一个小团队。但要注意：① 选对赛道（适合一人维护的规模）② 自动化运营（客服用 AI、营销用 AI）③ 保持健康（别 burnout）④ 建立壁垒（数据、品牌、用户关系）。技术不是壁垒，运营和洞察才是。 AI 编程对软件工程的影响：① 编码门槛降低，更多非技术人员参与 ② 代码审查重要性提升 ③ 测试驱动开发更重要 ④ 架构设计仍是核心 ⑤ 文档和注释由 AI 生成。软件工程没有消失，而是进化了。 Vibecoding 出海选品策略：① 选择垂直细分市场 ② 用 AI 分析竞品和关键词 ③ 快速做 MVP 验证需求 ④ 用 AI 生成营销内容 ⑤ 数据驱动迭代。AI 不仅帮你写代码，还帮你做市场调研、内容营销、数据分析。全链路提效。
从另一个角度看：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。
说说我自己的经历：Plan → Generate → Review → Ship 工作流里 Review 是人工必须把关的，不能跳过。
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。
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。效果因项目而异，建议实际测试。
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。这只是个人经验，不一定通用。
不同场景下结论可能不同：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。
说个反直觉的发现：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。感谢楼主的启发。
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。
我做了类似的对比实验：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。效果因项目而异，建议实际测试。
上周刚好踩了这个坑，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。