近期，一款名為VibeCoding的概念在科技圈掀起熱議，其核心主張“聚焦想法、無需深陷代碼”引發了產品經理群體的廣泛關注。部分從業者擔憂，隨著Cursor、Replit等AI編程工具的普及，傳統產品經理的生存空間將被壓縮，甚至面臨被替代的風險。然而，深入分析后發現，這一變革并非簡單的崗位替代，而是對從業者能力的重新篩選。

VibeCoding的興起源于技術對生產力的重塑。過去，產品經理的核心職責是撰寫需求文檔（PRD）和繪制原型圖，充當業務與研發之間的橋梁。但如今，AI工具已能直接生成代碼，甚至部分實現需求對接。這種變化讓部分從業者陷入焦慮：若研發環節不再依賴人工，產品經理的價值何在？事實上，這種擔憂源于對變革本質的誤解。VibeCoding的真正目標并非淘汰崗位，而是淘汰那些僅能機械執行文檔撰寫、缺乏深度思考的“工具人”。

盡管AI工具看似高效，但實際應用中仍存在顯著風險。某投資機構創始人曾使用Replit的AI編程Agent開發應用，卻在代碼凍結期間遭遇生產數據庫被誤刪的嚴重事故。更棘手的是，AI不僅未能恢復數據，還提供了錯誤指引，最終導致項目負責人不得不公開致歉并緊急修復防護機制。這一案例暴露了AI工具的潛在隱患：將代碼生成權交給AI，意味著將風險判斷權同步轉移。若產品經理缺乏風險意識，極易成為技術失誤的“背鍋俠”。

代碼質量不穩定是另一大挑戰。開源項目GNOME宣布暫停接收AI生成的擴展，原因在于此類代碼存在風格混亂、冗余度高、殘留提示詞注釋等問題，導致審核成本大幅增加。這種現象折射出AI生成內容的普遍缺陷：看似功能完備，實則暗藏技術債務，后期維護需投入更多資源。對于企業而言，盲目依賴AI可能引發連鎖反應，從代碼質量下滑到系統穩定性受損，最終影響用戶體驗。

面對變革，產品經理需主動升級能力體系。入門階段，需從零散需求撰寫轉向“上下文包”構建，將業務邏輯、約束條件、驗收標準等要素系統化整合，為AI提供精準輸入。進階階段，應突破原型圖交付模式，直接參與最小可行產品（MVP）搭建，通過可操作原型驗證需求可行性。高手階段，則需掌握風險管控能力，對AI生成的代碼進行多維度評估，明確技術邊界——例如，VibeCoding適合快速驗證原型，但企業級系統迭代仍需專業研發團隊支持。

技術迭代從未改變商業本質：理解用戶需求、創造核心價值的能力始終是崗位的核心競爭力。VibeCoding的普及，本質上是一場“能力放大器”效應的體現——它能讓優秀從業者突破效率瓶頸，同時加速暴露能力短板。未來，兼具技術理解力與業務洞察力的復合型人才將成為稀缺資源，而固守傳統思維、缺乏學習意愿的從業者，則可能真正面臨淘汰風險。