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原文链接：https://techcrunch.com/2026/02/19/for-open-source-programs-ai-coding-tools-are-a-mixed-blessing/
原文作者：Russell Brandom
人们的设想是，一个日益依赖强大AI编码工具的世界，软件创建的成本将变得非常低廉，从而留给传统软件公司很少的生存空间。正如一份分析师报告所指出的那样，“氛围编码”（vibe coding）将允许初创公司复制复杂SaaS平台的特性。
随之而来的是一片哀叹声，各种声明称软件公司注定要灭亡。
对于那些利用智能体来弥补长期资源限制的开源软件项目来说，它们理应最先受益于代码廉价的时代。然而，这个等式并不完全成立。在实践中，AI编码工具对开源软件的影响要复杂得多，可以说是喜忧参半。
行业专家表示，AI编码工具带来的问题和解决的问题一样多。AI编码工具的易用性和可及性，引发了一股“坏代码”的洪流，威胁着要淹没现有的项目。虽然构建新功能比以往任何时候都容易，但维护它们的难度却一样大，这可能会进一步加剧软件生态系统的碎片化。
结果是，一个比简单的软件充裕更复杂的故事出现了。或许，关于软件工程师在这个新AI时代即将消亡的预测，为时尚早。
质量与数量之争
在所有接受代码审查的项目中，开源项目普遍注意到提交代码的平均质量有所下降，这很可能是AI工具降低了进入门槛所致。
管理VLC的VideoLan Organization首席执行官让-巴蒂斯特·凯姆夫（Jean-Baptiste Kempf）在最近的一次采访中说：“对于VLC代码库的新手来说，我们看到的合并请求的质量简直是糟糕透顶。”
尽管如此，凯姆夫对AI编码工具总体上仍持乐观态度，但他表示这些工具最适合“有经验的开发者”。
Blender（自2002年以来一直作为开源项目维护的3D建模工具）也遇到了类似的问题。Blender基金会首席执行官弗朗西斯科·西迪（Francesco Siddi）表示，LLM辅助的贡献通常会“浪费审阅者的时间，并影响他们的积极性”。Blender仍在制定针对AI编码工具的官方政策，但西迪表示，它们对贡献者或核心开发者而言“既不强制也不推荐”。
合并请求的激增已经变得非常严重，以至于开源开发者正在构建新工具来管理它。
本月早些时候，开发者米切尔·哈西莫托（Mitchell Hashimoto）推出了一个系统，限制GitHub贡献者为“经认证”的用户，这实际上是为开源软件关闭了“门户开放”政策。正如哈西莫托在公告中所说，“AI消除了默认情况下让OSS项目值得信赖的自然进入壁垒。”
同样的影响也出现在Bug Bounty Programs（漏洞赏金计划）中，这些计划为外部研究人员打开了大门，让他们可以报告安全漏洞。开源数据传输项目cURL最近因被其创建者丹尼尔·斯滕伯格（Daniel Stenberg）所称的“AI垃圾”淹没而暂停了其漏洞赏金计划。
斯滕伯格在最近的一次会议上说：“在过去，有人会投入大量时间[来撰写]安全报告。当时存在固有的摩擦力，但现在做这件事完全不需要努力了。洪水之门已经打开了。”
这尤其令人沮丧，因为许多开源项目也正在从AI编码工具中获益。凯姆夫表示，只要有经验丰富的开发者在掌舵，AI工具就使得为VLC构建新模块变得容易得多。
凯姆夫说：“你可以将整个VLC代码库交给模型，然后说，‘我正在将此移植到一个新的操作系统上。’对于高级人员来说，编写新代码很有用，但对于那些不知所措的人来说，管理起来却很困难。”
相互竞争的优先级
开源项目面临的更大问题是优先级的差异。像Meta这样的公司重视新代码和产品，而开源软件的工作则更侧重于稳定性。
凯姆夫评论道：“大公司与开源项目的问题是不同的。他们因为编写代码而获得晋升，而不是维护代码。”
AI编码工具到来的时机也恰逢软件总体上日益碎片化。
开源投资者康斯坦丁·维诺格拉多夫（Konstantin Vinogradov）表示，AI工具正撞上开源工程中一个长期存在的趋势。
维诺格拉多夫说：“一方面，我们的代码库呈指数级增长，相互依赖性也呈指数级增长；另一方面，活跃维护者的数量可能在缓慢增长，但肯定跟不上步伐。有了AI，这个等式中的两个部分都被加速了。”
这是对AI影响软件工程的一种新的思考方式——这种方式对整个行业都有令人警惕的启示。
如果你将工程视为生产工作软件的过程，那么AI编码工具使之变得前所未有的容易。但如果工程实际上是管理软件复杂性的过程，那么AI编码工具可能会让事情变得更难。至少，需要大量的积极规划和工作来控制这种蔓延的复杂性。
对维诺格拉多夫来说，结果是开源项目所面临的熟悉困境：要做的工作很多，但缺乏足够优秀的工程师来完成。
他评论道：“AI并没有增加活跃的、有技能的维护者的数量。它赋予了优秀维护者更大的能力，但所有根本性问题依然存在。”
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