说实话，现在的科技圈，不聊点 AI、不整点大模型，好像都不好意思说自己在搞开发。
Claude Code、ChatGPT 这些工具，确实让不少程序员觉得自己“无敌”了，敲几下键盘，大段代码就自动生成。但就在这几天，知名开源媒体服务器项目 Jellyfin，直接给这股“AI 热潮”泼了一盆冷水。
他们发布了一份全新的 LLM/"AI" 开发政策。注意标题里那个带着引号的 "AI"，这讽刺味儿，隔着屏幕都能闻到。
开源社区的“垃圾围城”
为什么 Jellyfin 要这么干？
这事儿得从他们项目的“初心”说起。Jellyfin 从诞生的第一天起，就把“代码质量”奉为圭臬——要易读、要简单、要简洁。
他们之前接手的那个代码库，怎么说呢，简直就是个灾难现场：极其脆弱、乱得像一盘意大利面（spaghettified）、过度复杂。为了修好这个烂摊子，团队一直靠人工死磕。但这两年，情况变了。
项目组发现，社区里用 AI 生成代码的贡献者呈“悬崖式”增长。这听起来是好事？并不是。
随之而来的，是大量的批评和担忧。因为很多人提交的所谓“贡献”，根本不是自己写的，而是 AI 一键生成的“垃圾代码”。
这帮维护者坐不住了，直接摊牌：我们要的是高质量的代码，不是 AI 吐出来的电子垃圾。
第一刀：禁止 AI 代写“人话”
Jellyfin 的政策非常直接，第一刀就砍向了“沟通”。他们明确规定：任何直接沟通，严禁使用 LLM 输出内容。
不管是提 Issue（问题）、发评论，还是提 Pull Request（PR）的描述、论坛发言，统统不行。简单说，就是你发出来的东西，必须是你自己脑子想出来的话，是你自己的解释。
如果你直接把 ChatGPT 生成的东西复制粘贴过去？
结果只有一个：直接关闭或删除。
LLM output is expressly prohibited for any direct communication... Do not send me something an LLM wrote, if I wanted to read LLM outputs, I would ask an LLM.这话虽然不客气，但说实话，我举双手赞成。我是来看你的想法的，不是来跟 AI 聊天的。
当然，政策也没把路堵死。如果你英语不好，可以用 AI 翻译，但必须明确标注“我是用 LLM 翻译的”，并且最好附上原文。
第二刀：别搞“感觉式编程”
对于代码贡献，Jellyfin 的态度更硬核。
核心原则就一句话：纯“感觉式编程”会被拒绝，你必须为你提交的代码负责。
什么叫“感觉式编程”？就是你大概有个想法，然后给 AI 发个模糊的指令，比如“帮我优化一下性能”，然后不管三七二十一直接把 AI 生成的代码提交上去。这在 Jellyfin 是绝对禁止的“懒惰开发”。
他们列了几条非常具体的红线：
- 别乱改无关的东西：如果你的 PR 说要修 A，结果顺带改了 B 和 C，或者改了一堆无关的功能，直接拒。这通常是提示词写得太烂导致的。
- 代码得像样：空行乱加空格、无用的注释满天飞、代码逻辑像浆糊……这些会被视为“纯 AI 输出”，拒！提交前，把你的烂摊子收拾干净。
- 你得懂你在干嘛：这是最关键的一点。你必须在 PR 里解释改了什么、为什么改。如果你自己都解释不清这代码是咋跑起来的，那我们也不感兴趣。
- 必须测试：代码得能跑通，还得专门测试你改的那个功能。有意思的是，评论区里有个观点特别扎心：
I'm of the opinion if people can tell you are using an LLM you are using it wrong.
如果别人一眼就能看出你在用 AI，那你这 AI 用得也太烂了。
真正的反转：AI 不是原罪
读到这里，你可能会觉得 Jellyfin 是个顽固的“反 AI”组织。
其实不然。他们并不反对用 AI 辅助开发。相反，他们认为 AI 是个很棒的工具，能帮经验丰富的开发者做很多事。
他们真正反对的，是 “放弃思考”。
The golden rule is this: do not just let an LLM loose on the codebase with a vague vibe prompt and then commit the results as-is.不要把 AI 放在代码库里乱跑，然后提交结果。这是懒惰，这只会产生低质量的贡献。
你可以用 AI 来帮你写片段、帮你查文档，甚至帮你润色，但最后的把关人必须是你。
如果你把 Reviewer 的意见直接丢回给 AI，让它去改，然后再把 AI 的改法贴回来？
不好意思，这也不行。我们要的是你的反馈，你的思考，不是 AI 的复读机。
谁在破坏开源生态？
为什么 Jellyfin 反应这么大？看看评论区的一位开发者的吐槽就明白了：
I've noticed it's flooded with LLM generated PRs... A lot of the LLM generated PRs are a mishmash of 2-8 different issues all jumbled into a single PR.
Issue 追踪器已经被 AI 生成的 PR 淹没了。这些 PR 往往是把好几个不同的问题乱七八糟地揉在一起。还有人一针见血地指出了背后的动机：
I suspect the vast number of individuals in developing countries... are not going to pay much attention to this policy. It’s become a numbers game of automation blasting "contributions" at projects... hoping you sneak one in for your resume/portfolio.这简直成了一场数字游戏。很多人根本不懂项目，甚至不懂编程语言，就是用自动化脚本疯狂刷 PR，企图混进去一个，好写在简历上。
这种“简历填充式”的贡献，对项目来说，不是帮忙，是灾难。
最后的赢家是谁？
Jellyfin 这波操作，看似激进，实则是在为“工匠精神”守门。
他们甚至对第三方项目也立了规矩：主要用 AI 开发的项目，必须明确标注。把选择权交给用户。
而且，他们也不想搞“猎巫行动”。只要你遵守规则、尊重许可证、不窃取代码，他们不会拿着放大镜去一行行查你的代码是不是 AI 写的。> > We, the moderators, are not going to play "LLM police"... This is tedious and a waste of our time and effort.
这话说得挺实在：维护者很忙，没空玩侦探游戏。
但底线很清楚：别把开源社区当垃圾场。
我个人觉得，Jellyfin 的这份政策，可能会成为未来很多开源项目的范本。AI 确实强，但工具再强，也强不过一个会思考的大脑。当我们在谈论 AI 辅助编程时，我们谈论的应该是“如虎添翼”，而不是“让老虎替你跑”。
如果你连代码改了什么都不知道，那你最好还是别提交了。
毕竟，你的名字是签在代码上的，不是签在提示词里的。
参考链接：
https://jellyfin.org/docs/general/contributing/llm-policies/