AI 编程浪潮下，Zig 等开源项目为何坚守「拒绝 AI 代码」？
【导语：在 AI 编程席卷硅谷的当下，Linux 之父已在个人项目中使用 AI 编程，但开源编程语言 Zig 等项目却坚守拒绝 AI 代码。这背后有着怎样的考量，又会带来什么影响？】
开源现代编程语言 Zig 由非营利组织和贡献者共同维护，其明确禁止提交 AI 辅助生成的代码。在 JetBrains 的播客节目中，Zig 创建者兼首席开发者 Andrew Kelley 将 AI 辅助贡献称为「垃圾」。他指出，有人提交的 AI 生成代码毫无价值，甚至是负价值，会占用团队有限的代码审查时间。
当时 Zig 还有 200 个未处理的 pull request，AI 生成的「垃圾贡献」进一步拖慢了团队节奏，让其他耐心等待的人提交的代码无法及时得到审核和合并。
Zig 并不以「最大化效率」为唯一目标，Kelley 表示，「传帮带」是项目核心使命的一部分，AI 贡献反而会适得其反。那些提交 AI pull request 的人更像是「路过型贡献者」，不会真正加入核心团队。
同时，全面禁止 AI 让规则更简单。如果只接受「好的」AI pull request，审查者需逐个判断，而一律不接受则易于执行。
除了 Zig，开源的机器模拟器和虚拟化工具 QEMU、老牌开源类 Unix 操作系统 NetBSD、流行的开源录屏和直播软件 OBS Studio 等开源项目也对 AI 说「No」。QEMU 拒绝任何被认为包含 AI 生成内容的贡献，NetBSD 将 AI 生成代码视为受污染代码，OBS Studio 要求代码必须由人类编写。
与 Zig 不同，用 Zig 开发的 Bun 是拥抱 AI 的。Bun 创建者 Jarred Sumner 用 Claude Code 的新功能动态工作流将 Bun 从 Zig 移植到了 Rust。在 Claude Code、OpenAI Codex 等工具推动下，AI 辅助写代码已席卷硅谷，大型科技公司也强调未来代码由 AI 编写的比例。
但 Zig 等项目的坚守，反映了他们对代码质量、开发者成长以及项目规则执行的不同考量。
编辑观点：在 AI 编程已成潮流的当下，Zig 等开源项目的坚守难能可贵。他们对代码质量和开发者成长的重视，为行业发展提供了另一种思考角度，未来其坚守的结果值得关注。