文章摘要
Zig项目坚决反对在代码贡献中使用AI工具，包括问题提交、拉取请求和评论翻译等环节，要求开发者亲自参与。尽管使用Zig开发的Bun项目大量依赖AI辅助并取得性能提升，但Zig仍坚持这一严格政策，体现了对人工贡献的重视。
文章总结
Zig项目严格禁止AI贡献政策的背后逻辑
Zig语言项目在开源界实施了最严格的反大型语言模型（LLM）政策之一：禁止在问题提交、拉取请求和错误追踪器评论中使用LLM生成内容（包括翻译）。项目鼓励但不强制使用英文，允许贡献者使用母语交流，由他人自行选择翻译工具理解。
虽然基于Zig开发的Bun JavaScript运行时（2025年12月被Anthropic收购）大量使用AI辅助，但其维护的Zig分支近期通过"并行语义分析和多代码生成单元"实现了4倍性能提升。但Bun团队明确表示不会将改进合并到上游，因为Zig严禁LLM生成的贡献。
Zig软件基金会社区副总裁Loris Cro在《贡献者扑克与Zig的AI禁令》中阐释了这一政策的深层原因：成功的开源项目最终会面临PR数量超出处理能力的情况。Zig项目的核心策略不是拒绝不完美的PR，而是全力帮助新贡献者完善作品，因为培养可信赖的长期贡献者比单纯合并代码更重要。
Loris用"贡献者扑克"比喻这一理念："就像扑克游戏中'玩的是人而非牌'，我们押注的是贡献者本身，而非其首个PR的内容。"这一观点揭示了关键矛盾：如果PR主要由LLM生成，维护者为何不直接使用自己的LLM解决问题？Zig团队认为，审查AI生成内容无法实现培养人类贡献者的核心目标。
（保留核心逻辑链：政策内容→典型案例→决策者阐释→哲学依据；删除赞助信息、时间线、标签等非关键元素）
评论总结
总结评论内容：
- 支持Zig团队AI政策：
- 认为AI生成代码质量差，不应盲目接受："No human should trust any bullshit made by bullshit machine"（feverzsj）
- 赞赏Zig保持代码质量："I think this is a great policy by the Zig team"（buggymcbugfix）
- 关于开源项目维护困境：
- AI加剧低质量贡献问题："those same inexperienced developers are using that at scale to generate even more garbage contributions"（jillesvangurp）
- 建议用AI自动化审核："AIs are pretty good at doing code reviews...it's an underused tool"（jillesvangurp）
- Bun项目争议：
- 指出被拒PR本身质量差："Bun's upstream changes are total garbage"（slopinthebag）
- 核心问题在于代码复杂性："introduces unhealthy complexity"（hitekker）
- 开源模式反思：
- AI可能改变协作方式："why use someone's project when you can just have the robot write your own?"（jart）
- 不同项目可采取不同策略："they seem to be optimising for different goals"（felipeerias）
- 开发者立场分歧：
- 支持严格标准："Go zig! I totally respect their mission and ethics"（slopinthebag）
- 担忧新人贡献门槛："more restrictive towards new contributors"（felipeerias）