看完 Product Hunt 那篇"氛围编程失败"的热门文章，我想聊聊 AI 辅助开发的真实边界

Product Hunt 上有篇文章最近很火：“I tried to vibe-code my way to a SaaS… and failed”。
作者 Mona 复盘了她用 AI 独立开发产品失败的全过程，结论是：AI 是个强大的助手，但不能替代结构化的软件工程。

这个结论我基本认同
但我想展开聊几句——AI 的边界到底在哪里？

我做「印流 PDflow」的过程中，经历了一个明显的心态变化：

阶段一：AI 万能期
一开始用 pywebview 快速搭界面，AI 生成代码，几分钟就出一个功能，觉得“这也太强了，产品指日可待”。

阶段二：AI 无能期
打包后中文全乱码，试了所有编码修复方案全部无效，AI 生成的代码能跑，但它不知道在 Windows WebView2 环境下会炸。我开始意识到——不会的东西，AI 也不会。

阶段三：工具回归期
换 Flet、换 PySide6，从依赖 AI 生成代码，变成依赖 AI 加速我已经理解的流程。比如我知道浅色模式要处理 QSS 优先级、QPalette 覆盖、原生组件豁免——AI 帮我写具体代码，但决策是我做的。

经历了三个阶段的变化：从“让 AI 替我做决定”到“我做决定，AI 做执行”。

Mona 的问题不在于 AI 不够强，而在于她作为非技术创始人，在 AI 生成的代码面前没有足够的判断力。当一个架构决策需要深度理解技术原理时，AI 帮不上忙——它会生成看起来很对的代码，但你不知道它什么时候会炸。

所以我的结论是：vibe coding 能帮你从 0 到 0.5，但绝对无法从 0.5 到 1。那最后 0.5 的差距，需要的是真实的工程经验、调试能力和架构判断。

和 Mona 不同，我最终没有找人接手，而是自己跨过了那道坎。这可能就是独立开发这条路上最大的收获。

欢迎讨论，你们在 AI 辅助开发中遇到过类似的边界吗？