加载失败
讨论起自一篇断言“侧项目将被 AI 克隆并因分发劣势而消亡”的文章（“The Sideprocalypse”）。评论区围绕两条主轴争论：一是 vibecoding/LLM 与自动化 SEO 会让克隆快速上线、把分发变为决定性护城河；二是复杂性、合规、长期可靠性与领域知识仍然难以被 AI 一次性替代。参与者引用的具体例子包括 RSS 阅读器开发、OpenClaw（因作者大粉丝量迅速放大的项目示例）和若干企业级失败案例来支撑各自论点。讨论假设读者理解 SaaS 商业模式、LLMs、agentic workflows 和 SEO 等概念，并以此推演市场与竞争格局的变化。
大量评论担忧所谓的“vibecoding”（用 LLM/agents 快速生成产品）将把实现门槛降到极低，使任何人都能短时间产出可上线的仿品并通过优化分发击败原作。有人直接举例称在自己圈子里有三个 side project 在上线几周内就被 AI 生成的克隆以更强的 SEO 排名压制，说明发现/流量渠道比代码实现更决定成败。评论还指出 AI 能自动产出营销内容、操纵 system prompts 并自驱 SEO，这使得传统的版权追责与归因在“完美克隆”场景下变得困难。结论是：当工程不再稀缺，拥有分发渠道、粉丝基数或营销预算者比单纯技术实现者更容易胜出。
[来源1] [来源2] [来源3] [来源4] [来源5] [来源6]
另一批评论强调在关键领域（企业级系统、医疗设备、生产数据等）质量与合规无法被抛弃：当系统宕机、数据丢失或造成人身伤害时，‘是 AI 的错’不会免责，法律与信誉的代价巨大。有人列举企业上云、客户导入和合规流程中遇到的真实问题，指出低质量的 AI 产物很快会暴露并被替换。经验丰富的工程师擅长维护性、可观测性、边界条件处理与长期演进，这些软知识是 prompt 无法一次性替代的护城河。评论因此认为短期内 AI 可能放低质量下限，但长期对稳定性与合规有需求的客户仍会为质量付费。
多条评论把答案指向分发策略：单靠把产品做出来不足以成功，必须先或同时建立渠道和受众。有人以 OpenClaw 为例说明作者的大量社媒粉丝（>100k followers）能在短时间制造流量，证明拥有现成传播矩阵比代码更值钱；高触点的企业销售被视为更易启动的生意路径。评论建议把精力放在构建社群、API/集成策略或与小型意见领袖合作，而不是仅追求技术完美或等待被搜索自然发现。对此也有讽刺声音认为“在 GitHub 要求 star”不过是作者自知之明地撒出引流碎屑。
不少评论指出独立开发者仍能通过专注利基市场和深度客户理解获利，例如面向少于千人的付费小众（<1000 paying customers）或解决异构行业痛点的垂直 SaaS。具体案例包括有人在做云端 RSS 阅读器，强调友好 UI、API 与个人化功能作为差异化，而非追求大众化市场的 SEO 排名。另有观点认为真正难以被 AI 复制的是对客户多年交谈得出的需求理解、合规/集成复杂性以及行业特有流程（如牙医 CRM 的隐性需求）。因此小而专、深耕客户、提供不可容易复制的服务仍是常见对策。
另一部分评论对 AI 乐观看待，认为工具把多年工程量变为几个月或几周内可行，从而让开发者能把以往不敢做的复杂项目变成可交付的产品。有人自述本来需要多年业余时间的 SaaS，在 agent 辅助下可在 3–4 个月内完成并加入更多特性；也有人认为工具能提高人类安全性与效率，让更多人把时间用于高价值工作。评论还提到分发门槛也在变低：对于已有渠道的产品，借助 AI 去广泛适配不同垂直市场变得更可行。总体看法是 AI 既带来竞争压力，也放大了能被抓住的机遇。
有评论指出许多侧项目死因并非外部被克隆，而是创作者的成功焦虑：不愿面对评判、为‘大爆发’过度架构或把 MVP 做成企业级产品，最后耗尽时间与金钱却从未发布。具体表现包括花数千美元在基础设施、工具或准备工作上以求“上线就能抗住大流量”，结果变成永久 WIP。这种内因在讨论中被反复提及，建议相反的做法是先发布、验证用户、再迭代，而不是在 AI 时代把所有成本都预先堆到工程上。
vibecoding / vibe-code / vibecoded: 社区俗称，指用 LLM（大型语言模型）或 agent 自动生成应用/原型的一套快速工作流，强调用 prompt/agents 将点子快速“vibe 出来”并上线，容易产生可被复制的产物。
SEO: Search Engine Optimization，搜索引擎优化。在讨论中指通过内容、关键词与链接等手段获取流量的能力，被视为发现与分发的关键护城河。
agentic AI / agents: 能自主链式执行多步骤任务的 AI（例如写代码、生成内容、调用 API、发布更新等），用于把复杂工作分解并自动化完成，从而加速产品构建与迭代。
LLMs: Large Language Models，大型语言模型，用于生成自然语言、代码与内容的模型，是实现 vibecoding 与 agentic workflows 的底层技术。