看到RPCS3开发者公开呼吁别再提交AI生成的PR，我第一反应是“终于有人站出来说真话了”。作为常年混迹开源社区的一线工程师，我见过太多“看起来能跑但实际逻辑稀碎”的AI代码。RPCS3这种模拟器项目，核心难点在于对Cell处理器和RSX图形芯片的精确模拟，这需要深入理解硬件微架构、时序约束甚至硅片级别的行为。AI模型目前根本不可能理解这些底层细节，它只能从训练数据里拼凑出“看起来像那么回事”的代码段，遇到边界情况就翻车。我个人的经验是，AI写的代码在简单CRUD或者样板代码场景下确实能提效，但一旦涉及性能敏感、并发安全或硬件交互，人工审查的成本往往比重写还高。更关键的是，AI生成的代码经常出现“假成功”——编译通过、跑一个测试用例也通过，但换个输入就崩，这种隐患在模拟器这种追求精确复现的项目里是致命的。这件事其实折射出更大的问题：开源社区急需制定AI辅助编程的规范，比如明确标注哪些PR是AI生成的、要求提交者提供人工审查记录，否则维护者就是在给AI擦屁股。我想问两个问题：第一，各位在实际项目中遇到AI生成的bug时，是倾向于修复还是直接打回？第二，对于RPCS3这种对正确性要求极高的项目，是否有必要引入更严格的CI测试来专门检测AI代码的常见错误模式？从行业趋势看，AI代码量激增已经是定局，但开源项目的质量门槛不能因此降低。我们需要的是“AI辅助”而非“AI替代”，否则项目最终会沦为AI模型的训练垃圾场。