Vibe Coding 最迷人的地方，也是它最危险的地方：它让“做出来”这件事变得太容易了。
以前一个人想做产品，第一步往往不是写代码，而是放弃。前端、后端、数据库、登录、支付、部署、Debug，任何一关都能把一个周末项目拖死。
现在不一样了。打开 Claude Code、Cursor、Codex，描述一下想法，AI 就能补页面、接接口、改报错、部署原型。过去几周才能搭出的东西，现在一个晚上就有雏形。
于是很多人第一次产生了一种幻觉：原来我也可以做产品。
最近 Reddit r/ClaudeAI 有个高热讨论，标题是《Why the majority of vibe coded projects fail》。帖子拿到了约 8516 个赞、757 条评论。几乎同一时间，swyx 转述了 Vibe-kanban 在 AIE Europe 现场关闭的消息。按他的说法，这个项目有过 30,000 MAU，但最终还是停了。
那句总结很扎心：
Everyone who is making money is doing 2 things: selling to enterprise, and reselling tokens. We were doing neither.
大意是：真正赚钱的人要么卖给企业，要么转售 tokens，而我们两者都没做。
这句话把 Vibe Coding 的问题从“代码写得好不好”，拉回到一个更朴素的问题：你到底卖给谁？谁愿意付钱？你靠什么持续活下去？
我的判断是，大多数 Vibe Coding 项目失败，并不是因为 AI 写不出代码。恰恰相反，是 AI 太快地把代码写出来了，让创作者跳过了本来最该验证的问题。
技术门槛没了，商业门槛还在
过去很多项目死在技术门槛前。想法还没来得及见用户，就先被框架、接口、部署和权限耗光了热情。
Vibe Coding 把这道门槛拆掉了。
现在，一个想法很快就能变成一个看起来能用的产品：有首页，有仪表盘，有登录页，有 AI 对话框，甚至还有支付按钮。
这会带来很强的正反馈。你会觉得自己不是在做玩具，而是在创业。
问题在于，“看起来能用”和“真的有人需要”之间，隔着一条商业鸿沟。
AI 能生成代码，但不能生成需求。它能生成落地页，但不能生成信任。它能生成支付按钮，但不能生成愿意掏钱的人。
这就是 Vibe Coding 的第一层反噬：过去项目死在做不出来；现在项目死在做出来之后没人用。
太多产品，是先有解法再找问题
很多 Vibe Coding 项目都有同一种味道：不是因为发现了具体痛点才动手，而是因为 AI 现在能做，所以创作者开始想“我能做点什么”。
这两条路径差别很大。
前者从需求出发，技术只是手段；后者从技术爽感出发，需求往往是事后包装。
所以你会看到大量相似项目：AI 待办清单、AI 读 PDF、AI 邮件助手、AI 会议总结、AI 代码审查、AI Agent 工作台。
这些东西当然不是不能做。但大多数项目没有回答一个问题：为什么是你？
用户为什么不用 Notion AI、飞书、钉钉、WPS、ChatGPT、Claude、豆包、Kimi、Cursor、Zapier 或 n8n？
你的功能差异是什么？分发渠道在哪里？目标用户是谁？价格为什么合理？结果为什么值得信任？
如果这些问题没有答案，AI 写出来的代码越多，只是沉没成本越高。
“能做出来”正在快速贬值。真正稀缺的是判断力：判断哪个问题值得做，哪个用户值得服务，哪个场景值得长期投入。
有用户，不等于有业务
Vibe-kanban 的例子值得反复咀嚼。
按 swyx 的转述，它有过 30,000 MAU。对很多独立开发者来说，这已经是很漂亮的数据。至少说明它不是没人用。
但有用户，不等于有业务。
AI 工具的成本结构和传统软件不同。传统软件开发完成后，边际成本可能很低；AI 工具每一次生成、每一次长上下文调用、每一次 Agent 执行，都可能持续烧钱。
如果用户免费用得越多，你亏得越快。用户愿意注册但不愿付费，增长反而会变成压力。
尤其是 Agent 类产品，它不是一次问答，而是一串动作。一个任务可能调用多次模型、多次工具、多次搜索、多次重试。用户只看到“帮我完成了”，后台可能已经消耗了一堆 tokens。
这也是为什么“卖给企业”和“转售 tokens”会被提起。
不是说所有人都该这么做，而是说明当下 AI 工具商业化的现实：单纯做一个面向普通用户的小工具，很容易卡在“有人用，但没人付足够多钱”的位置。
它看起来像 SaaS，实际更像带界面的 API 消耗器。
没有清晰收费模型，越受欢迎，越危险。
失败通常就三种
大多数 Vibe Coding 项目的失败，可以归成三类。
第一，没需求。
创作者做了一个自己觉得很酷的东西。AI 圈、独立开发圈、Product Hunt、Reddit 上也会有人点赞、收藏、转发。问题是，这些都不是需求验证。
真正的需求验证只有两个：用户是否反复使用，用户是否愿意付费。
第二，没分发。
很多项目不是完全没价值，而是没有办法持续触达目标用户。做产品不是部署上线就结束了，还要写内容、做 SEO、发社区、找合作、做教程、回应反馈、建立信任。
这些事情 AI 可以辅助，但不能替你完成。
第三，没成本模型。
很多人只算开发成本，不算运行成本。模型调用、向量库、文件解析、浏览器自动化、代理、存储、监控、客服、失败重试，都会花钱。
如果定价太低，越成功越亏；定价太高，用户又会问：我为什么不直接用 ChatGPT 或 Claude？
这就是 AI 工具最难的地方：既要让用户觉得便宜，又要覆盖一个并不便宜的成本结构。
Vibe Coding 不是错，错的是把它当成商业验证
我并不反对 Vibe Coding。
相反，它是过去几年个人创造力最重要的释放工具之一。它让不会写代码的人能做出原型，让会写代码的人更快试错，让小团队用极低成本验证想法。
问题在于，Vibe Coding 只能验证“这个东西能不能做出来”，不能验证“这个东西该不该做”。
前者是工程问题，后者是商业问题。
AI 成功跑起来了，不等于产品成立。用户能登录，不等于用户会留下。页面很漂亮，不等于价值很清晰。有人点赞，不等于有人付钱。
这几组区别，决定一个项目是变成产品，还是变成又一个被遗忘的 side project。
独立开发者应该反过来做
如果你正在做 Vibe Coding 项目，最好的策略可能是反过来。
不要先问“AI 能帮我做什么”。
先问几个更痛苦的问题：
- 谁会因为这个问题损失时间或金钱？
- 这个问题现在是怎么被解决的？
- 用户为什么会换到你这里？
- 能不能在写代码前先卖出去？
- 运行成本和定价是否匹配？
哪怕只是一个等待名单、一次私聊承诺、一个预售页面，都比闭门造车更真实。
等这些问题有了基本答案，再让 AI 加速开发。
这时 Vibe Coding 才是杠杆，而不是幻觉制造机。
未来能活下来的 Vibe Coding 项目，大概率不会是泛泛的“通用 AI 小工具”。更可能是垂直行业工具、带强分发渠道的产品，或者企业内部工作流。
它们不一定性感，但更容易收钱。
真正可持续的 Vibe Coding，不是“我做了一个很酷的 AI 工具”，而是“我用 AI 更快地交付了一个有人愿意付费的解决方案”。
这两句话差别很大。
商业常识回来了
Vibe Coding 没有失效。
失效的是那种以为“能快速做出来，就能自然成功”的想象。
AI 把开发门槛打下来了，但它没有取消商业规律。你仍然需要需求、分发、定价、留存、服务，也仍然要知道自己到底在为谁创造价值。
过去，很多项目死在代码写不出来。
现在，越来越多项目会死在代码写出来之后。
这不是坏事。它说明软件创造的瓶颈正在从“会不会写代码”，转向“会不会发现问题、理解用户、设计商业模式”。
Vibe Coding 的真正价值，也许不是让每个人都成为程序员，而是让更多人更快地抵达那个真正困难的问题：
你做的东西，真的有人需要吗？
如果答案是没有，AI 写得再快，也只是更快地失败。
如果答案是有，Vibe Coding 才会成为最强的加速器。