Zig 创始人 Andrew Kelley：AI 生成的代码贡献“都是垃圾”，已全面禁止

在 AI 编程工具席卷硅谷的今天，大多数科技公司都在争相宣布“我们的代码有多少比例由 AI 生成”。

但有一个声音格外刺耳：Zig 语言的创始人 Andrew Kelley 说：“不，谢谢。”

近日，Kelley 在 JetBrains 播客中明确表示，Zig 项目禁止任何由 AI 辅助生成的代码贡献。他的理由简单而粗暴：这些贡献“都是垃圾”，且具有“负价值”。

为什么是“负价值”？

对于普通用户来说，AI 能写代码似乎是神技。但对于像 Zig 这样的小型开源核心团队来说，AI 带来的不是效率，而是灾难。

1. 审查瓶颈：Zig 的核心维护团队很小，而拉取请求（PR）的数量巨大。目前已有 200 个未处理的 PR。
2. 浪费人力：AI 生成的代码往往看似正确，实则充满细微的逻辑错误或风格不符。审查者需要花费大量时间去识别、修正甚至重写这些代码。Kelley 直言：“我们浪费了所有人的时间。”
3. 缺乏成长：Zig 的核心使命之一是“指导”开发者提高编程水平。那些使用 AI 一键生成 PR 的“路过式贡献者”，并没有真正理解代码，也无法融入社区。他们提交完就走，留下烂摊子给核心成员收拾。

“一刀切”的智慧

有人可能会问：为什么不区分“好的 AI 代码”和“坏的 AI 代码”？

Kelley 的回答非常务实：因为判断成本太高。

如果允许部分 AI 代码，审查者就必须逐一甄别哪些是 AI 写的、哪些是人写的、质量如何。这将进一步加剧审查负担。

而规定“完全禁止 AI”，则是一条清晰、易执行的红线。只要发现是 AI 生成的（无论是直接生成、改写还是调试），直接关闭 PR。这极大地简化了管理流程。

引发的争议：Bun vs. Zig

这一政策并非没有代价。知名 JavaScript 运行时 Bun（其底层大量使用 Zig）的创始人 Jarred Sumner 曾对此表示不满，认为这阻碍了生态发展。毕竟，Bun 背后有 Anthropic 的投资，天然亲近 AI 工作流。

但这恰恰反映了两种不同的价值观：

• 大厂/资本驱动模式：追求速度、规模，利用 AI 最大化产出，哪怕代码质量参差不齐，后期再靠大规模测试和运维来兜底。
• 工匠/社区驱动模式：追求质量、理解和传承。代码不仅是机器指令，更是人类思维的结晶。每一行代码都应由理解它的人编写。