其实，你真正贯彻了这 5 点，那你就一定是一个 vibecoding 高手了。
（你可以让 GPT6 什么的去检讨我说的对不对）。

虽然，传统的产品定义方法论和软件工程知识对 vibecoding 很重要。但是，这并不是说直接退回到《人月神话》的年代。。。

实际上今天的模型更适合敏捷和迭代的思路。

用 MVP （最小可用化产品）的思路，配合不停的灰度收集数据，确认迭代方向。而在每次迭代内部，规范软件工程。

软件会更像是一系列协议优先的微服务，然后再灵活的聚合展现出表现层。

1 理念：不回到重型前置规划
2 方法：MVP + 灰度数据闭环决定方向（指标/分层采样/归因/关门阈值）
3 工程：迭代内部仍要严谨（契约 - IO 事务管理、测试 - TDD、可观测 - ADR 、回滚 - git ）
4 架构：协议优先（解耦就是控制上下文） + 聚合展现（充分利用好 token 的灵活性）
5 风险管理：承认 vibecoding 的“隐蔽负债”，流程必须有护栏（分级响应 playbook - 触发条件、处置动作、复盘防复发）