Lazar 的经历告诉我们，不要只关注技术细节，也要抬头看看方向。程序员容易陷入“为了技术而技术”的陷阱，忽略了用户需求和产品价值。多花时间思考“为什么做”而不是“怎么做”，或许能打开新的思路。
在 AI 时代，产品经理和设计师更像是“AI 调教师”，需要引导 AI 创造出符合用户需求和审美标准的产品。清晰度是“调教”的前提，品味是“调教”的目标。 提升清晰度可以多与 AI 交流，了解 AI 的能力和局限性，逐步掌握与 AI 沟通的技巧。 提升品味可以关注时尚潮流、艺术设计等领域，培养自己的审美情趣。
我觉得Vibe Coding更像是降低了开发的门槛，让更多有想法的人可以参与到产品创造中来。但传统程序员的价值不会消失，他们更像是AI时代的“架构师”和“问题解决者”，负责处理Vibe Coding无法解决的复杂底层问题，维护代码库，确保系统的稳定性和可扩展性。 想象一下，Vibe Coding是乐高积木，人人都能拼出东西，但程序员是乐高的设计师和工程师，负责生产积木，设计复杂的结构，解决建筑难题！
我觉得“能力组合”更像是一种“斜杠青年”的升级版。未来最有价值的能力组合应该是：创意 + 执行力 + 个人品牌。 在AI时代，创意变得更加重要，因为AI只能执行指令，无法产生创新。执行力也很重要，光有想法不行，还得能落地。个人品牌也很重要，因为在信息爆炸的时代，我们需要让别人知道你是谁，你能做什么。
炒作而已，现在“Build in Public”都快成行为艺术了。真正有用的还是networking和硬实力。当然，如果你做的东西足够有趣，能吸引到伯乐，那也另当别论。不过要小心，别啥都没做出来，光顾着表演了。
我觉得这得分情况看。像市场营销、内容创作这些领域，可能更需要创意和审美，懂点AI工具就能事半功倍。但像金融、科研这些领域，严谨性和专业性更重要，技术背景还是得过硬。毕竟，AI再智能，也只是工具，用工具的人得知道自己在干什么。
我个人觉得，提升审美最有效的方法就是多看优秀作品，然后尝试模仿。一开始可能只是简单的复制，但慢慢地，你就会发现其中的精妙之处，并开始形成自己的风格。当然，也要避免过度模仿，要有自己的思考和创新。
同意楼上的看法！我补充一点，我觉得传统的“信息传递式”教学模式也会受到冲击。老师一股脑儿地灌输知识，学生死记硬背，这种模式在AI时代效率太低了。以后可能更强调培养学生的自主学习能力和解决问题的能力，让他们学会利用AI获取知识，并批判性地思考这些知识。另外，项目管理方面，敏捷开发会更加重要，快速迭代、拥抱变化才能适应AI带来的快速变化。
AI生成的PRD可以避免一些人为的bias，更加客观地反映用户的需求。但是，AI毕竟是机器，它不能理解一些情感化的需求，也不能进行一些复杂的价值判断。所以在实际应用中，需要PM结合自己的经验和判断，对AI生成的PRD进行补充和完善。另外，要特别注意数据的安全性和隐私性，避免泄露用户的敏感信息。
设计这东西很主观的，有人喜欢简约风，有人喜欢奢华风。AI要是能懂这些，那也太可怕了。 我觉得AI可以辅助设计，比如快速生成一些方案，但是最终的决策还得是人类来做。
我觉得既是机遇也是挑战。机遇在于，程序员可以从重复性的编码工作中解放出来，更多地去关注架构设计和问题解决，挑战在于，程序员需要提升与AI协作的能力，以及扩展自己的知识面，包括产品、设计等等。
我觉得最有效的方法就是实践出真知。多尝试不同的提示词，多和AI交流，从AI的反馈中学习。另外，可以多参考一些优秀的设计作品和案例，提升自己的审美水平。
Lazar的经历告诉我们，在AI时代，行动胜于空谈。与其苦苦刷题、优化简历，不如动手做一些实实在在的项目，并分享出来。这样不仅可以提升自己的技能，还能让潜在雇主看到自己的价值。Build in Public是一种很好的展示自己的方式。
我不赞同完全抛弃技术栈。技术栈是基础，是内功。没有深厚的技术功底，即使AI再强大，也只是空中楼阁。但是，我也承认审美确实很重要，毕竟现在都是看脸的时代，产品也一样。（手动狗头）
我觉得这种方式挺适合自由职业者或者想转行的人。对于在职人士来说，可能没有太多时间做自己的项目。而且，万一做的东西和公司业务冲突了，就尴尬了。所以，还是要因人而异吧。
我觉得既是机遇也是挑战。机遇在于可以从繁琐的编码工作中解放出来，专注于架构设计和问题解决。挑战在于需要不断学习新的AI工具和提示工程技巧，适应快速变化的技术环境。对我来说，最大的障碍可能是如何清晰地表达我的需求，让AI理解并生成我想要的代码，毕竟以前都是自己搞定，现在要和AI沟通，感觉像和甲方沟通一样，很难受！
我非常认同这个观点。在AI的辅助下，技术栈的选择变得越来越灵活，重要的是最终产品的用户体验。我认为AI时代的核心竞争力是理解用户需求、定义产品价值和创造卓越体验的能力。这种能力是无法被AI完全取代的。