ubuntu 社区一名开发者近日披露,在实际开发中测试使用谷歌的 gemini ai 辅助编写脚本时,生成代码质量令人失望。相关测试场景是为 ubuntu 每月 iso 快照发布流程编写一个 python 辅助脚本。
这名开发者表示,Gemini 生成的代码存在明显问题,包括变量命名混乱、逻辑结构不清晰,以及对代码语义理解不足,更像是基于表面模式拼接代码,而非真正理解需求。这一体验与此前使用 GitHub Copilot 时遇到的问题高度相似。
再次尝试用AI(这次是 Gemini)协助编写发布辅助脚本。具体细节可查阅 PR 中的所有提交记录和评论,但简而言之,它存在与 Copilot 类似的问题:缺乏思考能力导致低级错误,无法理解语义逻辑,常生成命名混乱的变量,加剧脚本可读性问题——这些脚本往往将工作职责奇怪地拆分到不同函数中。 https://github.com/ubuntu/ubuntu-release/pull/11
该案例再次引发社区对 AI 编程助手现阶段能力边界的讨论。Ubuntu 开发者认为,当前的大模型在真实、复杂的软件工程环境中,仍难以满足对代码质量、可维护性和可靠性的基本要求,更适合作为参考工具,而不是可直接依赖的生产力工具。
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