Vibe Copilot

在 AI 写代码前，先判断一个点子是否值得做，并拆成用户场景、MVP 和验收标准。

刚接触 Web Coding 时，我经常有很多点子，但缺少业务思维、产品思维和技术判断力。

我可以做出很多 Demo，但很难判断它们有没有真实意义，也容易把时间花在玩具功能上。

有很多 AI 产品点子、但需要先判断方向和边界的个人创作者。

AI Coding 开始之前，如何把模糊点子拆成用户场景、产品问题、MVP 范围、技术边界和验收标准？

• 把输入的一句话想法拆成问题定义、目标用户和失败路径。
• 输出 MVP 范围、技术边界、验收标准和 Codex 任务包。
• 将反证和止损信号放在生成任务之前。

已作为核心项目纳入成长手册，继续围绕真实点子判断流程迭代。

• 能做出来不等于值得做。
• 产品判断应该发生在写代码之前，而不是 Demo 做完之后。

这套拆解方式把 idea 变成可执行任务包。

• Vibe Copilot：在 AI 写代码前，先判断这个点子值不值得做
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