看到RPCS3开发者恳请停止提交AI生成代码的新闻，我第一反应是感同身受。作为一名长期参与嵌入式模拟器项目的工程师，我深知PS3的Cell处理器架构有多复杂——它的PPE和SPE协同、内存一致性模型、甚至GPU的RSX管线，都是需要多年积累才能理解的技术细节。AI生成的代码往往只能做表面模式匹配，比如尝试用x86的SIMD直觉去写SPU指令调度，结果就是逻辑漏洞百出。

我个人经验是，AI代码在简单CRUD或API胶水层确实能提效，但一旦涉及硬件时序、锁竞争、底层内存屏障这类场景，它生成的代码基本是“看起来对，实际跑起来随机崩”。更糟的是，很多提交者自己都没验证过，就把AI生成的PR丢上来，这会严重消耗维护者本应用于架构优化或bug修复的精力。

这引出一个关键问题：开源社区是否需要建立AI代码贡献的准入标准？比如要求提交者附上测试覆盖率报告，或者对关键路径做人工审核标记。从行业角度看，AI辅助编程不会消失，但我们需要像当年对待自动代码生成工具一样，学会划定它的适用边界。否则，类似RPCS3的悲剧会在更多需要领域知识的项目中重演。

大家觉得，对于AI生成的代码，我们是否应该像对待第三方依赖一样，要求提交者提供“来源声明”和“已知局限文档”？