本篇文章更新時間：2026/01/01
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LLVM 的 AI 貢獻新規：為什麼「人類在循環」是開源社群的最後防線？
編輯前言：這篇來自 LLVM 官方論壇的提案，清楚點出了當前開源社群面臨的核心挑戰：大量未經驗證的 LLM 產出正迅速消耗維護者的能量。本篇讀後筆記整理自原文《RFC: LLVM AI tool policy – human in the loop》，分享我從中得到的洞見與啟發。
核心觀點 (Key Takeaways)
- LLVM 明確允許使用 AI 工具，但前提是貢獻者需完全理解並審閱所有 AI 生成內容。
- 專案維護者不應替貢獻者承擔 AI 內容驗證的工作，避免「extractive contribution」。
- 任何大量依賴 AI 的內容，都需要透明註明，如 commit message 中加入 Assisted-by: 欄位。
深入解析
LLVM 最新的 AI 工具政策其實回應了近年開源專案遭遇的一個隱憂：LLM 工具雖加速產出，卻未必加速成長。文章在一開始就強調，政策的核心精神不是「禁止」AI，而是確保貢獻者仍是作品的真正作者與負責人。
這句話很關鍵：
"Contributors should never find themselves in the position of saying 'I don't know, an LLM did it.'"
以下是我整理的幾個重點面向。
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清楚定義「extractive contribution」：作者引用了《Working in Public》的概念，指出任何讓維護者花的審查時間 > 專案獲得的實質效益，就是一種「抽取式」貢獻。這種貢獻實際上在消耗，而非支持開源社群。
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AI 工具並不是免責的盾牌：使用 LLM 生成內容後，貢獻者必須親自審閱、調整、理解它，並能在 review 時回答問題。
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新手友善，但不是代勞機器人：新手可以從小 patch 開始累積信心，但如果維護者的每一條評論最後都只是轉交給 LLM 回答，那就違背了社群的目的：培育下一代開源貢獻者，而非讓 AI 在中間做代理人。
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明確禁止自動代理人（agents）：像 GitHub @claude 這類直接在專案空間自動留言的工具將被全面禁止。任何會「直接發表內容」卻沒有人工核准的機制，都不符合政策。
筆者心得與啟發
讀完這篇提案，我最大的感想是：LLVM 並不是在排斥 AI，而是在保護開源社群最珍貴的資源──維護者的注意力與時間。
這讓我想到許多開源專案最近都開始出現類似困境：PR 的數量上升，品質卻參差不齊；有人用 AI 生成大量 patch，卻無法回答基本的設計問題。對維護者來說，這不但增加負擔，也削弱了社群的健康成長。
我很欣賞 LLVM 採用的平衡作法：
- 不禁 AI
- 但要求透明註明
- 更要求人類真正負責
換句話說，這份政策本質上是一句話：「你可以用工具，但你不能用它來製造麻煩」。
在實際應用上，我覺得這對其他開源專案也極具參考價值。如果你維護一個開源庫，可以考慮以下兩點：
- 明確要求所有 AI 製作內容需人工審核
- 鼓勵新手從小 patch 開始，保持學習曲線健康
AI 正在重新塑造軟體開發的生態，但社群文化與制度仍然是維持品質的基石。LLVM 這份政策就是一個既務實又前瞻的示範。