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围绕某发行版禁止 AI 生成代码进入 PR 的决定，讨论整体偏向理解维护者的处境，但分歧并不在「AI 写的代码好不好」，而在禁令能不能执行、代价由谁承担：一边是维护者被低质 PR 淹没后的自保，一边是被一刀切挡在门外的贡献者和「大不了自己 fork」的现实主义者，少数人则认为这是自绝于市场的姿态。

认为禁令是维护者在低质 PR 洪水下的自保

• 核心论点是维护者带宽有限，与其接收别人把 LLM 输出转发过来的补丁，不如自己直接对着 LLM 提需求；很多 AI 贡献看不出对软件架构的理解，优先处理自己团队和长期贡献者合情合理（较多人） > 我要是想要一小段修复，我自己会去问 LLM，没必要让别人把我的沟通转手喂给他的模型（@zzzeek）
• 有人描述 AI 代理做代码审查时把十万行规模的提交放行，节后直接请假收场，问题被归结为「信仰」而非工程标准（少数人）

认为真正的问题在 AI 代写的沟通，而不是代码本身

• 有人表示自己禁的是用 AI 跟维护者对话的人，而不是代码来源；AI 生成的 PR 描述和往复争论比补丁本身更消耗人（少数人）

认为禁令是表演性的，根本执行不下去

• 系统本身建立在成千上万个开源包之上，其中不少已含 AI 生成代码，不可能逐个审计并剔除，更不可能删掉那些一旦移除系统就会散架的依赖（较多人） > 你要怎么处理那些你不可能删、删了系统就彻底坏掉的包？这条线画不住的（@sippingabonedry）

认为一刀切只会把贡献者推向自行维护 fork

• 已经有代理能定位并修复 bug 的人指出，自己本地维护一个分支的额外成本几乎为零，而写 PR、说服维护者接受修复的成本要高得多，因此禁令挡不住能干活的人，只挡得住愿意走流程的人（较多人）
• 已有贡献者表示自己正在跑本地分支，目前毫无负担，只是慢慢决定还要不要留在这个生态里（少数人）

认为有价值的 AI 辅助修复因此被埋没

• 反直觉的一手案例：一个存在多年的文本渲染 bug 被模型十分钟定位、三行改动解决，作者补了回归测试和文档提 PR，结果搁置近六个月后被上游的坏合并顺手关掉，bug 大概率还在（较多人） > 我把测试、文档、修复都备齐了，PR 躺在那里快半年，最后死于一次糟糕的压缩合并（@YuechenLi）
• 另有贡献者的 VPN 密码问题修复、COSMIC 相关修复同样被关，当事人表示尊重决定但承认这是打击，尤其对本来就没多少时间参与开源的人（较多人）

认为把项目押在反 AI 上会脱离市场、冻结在旧版本

• 论证是保守策略会让包（包括内核）长期停在旧版本，继续带着上游早已修好的 bug，而开源的可分叉性意味着真的在意的人会带走代码并用现代工具继续推进（较多人） > 用不了多久，他们的大多数包会冻结在老版本上，还带着上游已经被修掉的 bug（@snvzz）
• 更尖锐的一派直接断言这样做等于退出竞争，并点名其他发行版的宽松态度作为对照（少数人）

对 AI 生产力叙事的整体怀疑

• 并非所有人都站在禁令对立面：有人认为 AI 没兑现承诺，自己已经收回了给它的一部分控制权，项目一度被搞成难以维护的烂摊子，宣称「编码已被解决」的人根本没在看（较多人）
• 有人链接到前 AWS CTO 发起的讨论，即客户在问是否该放缓团队中的 AI 采用，并把部分原因归于工具熟练度和工作流尚未成熟（少数人）

有价值的补充

• 瓶颈位置的证据：三行代码的修复卡了六个月，说明真正稀缺的是维护者的审查带宽，而不是代码由谁生成——禁止 AI authorship 并不增加带宽。
• fork 成本趋近于零这一观察被多方独立复述，意味着同类禁令的实际约束力取决于上游对用户的重要性，而非规则的严格程度。
• 存在一种区分：把「用 AI 写代码」和「用 AI 跟你说话」分开处理，可能比按作者身份一刀切更精准。