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Latent Space 10小时前 · 2026-09-02 04:52:38 · 0 阅读

不欢迎 PR:顶级 AI 开源项目如何管理成千上万贡献者

GitHub 发明了 Pull Request 这套机制,18 年来一直默认开放。但现在,一些顶级 AI 原生开源项目正关闭 PR 入口,因为它们找到了更好的方式。

包括 Flue 和 tldraw 在内的这些项目拒绝接受外部贡献者提交的 PR,部分原因是这些 PR 几乎都是 AI 生成的。维护者们更倾向于用自己的 Agent 来创建和管理 PR。

此外,许多项目开始采用软件工厂模式来管理社区贡献。通常由一组 Agent 负责分类 PR、复现问题(如果是 bug)、实现修复或新功能、再做评审,最后交回人类合并。

Vercel 为 AI SDK 搭建的软件工厂

Vercel 最近发布了一篇题为《Building a software factory for AI SDK》的文章,介绍了他们的开源 AI SDK 项目(每周 npm 下载量超 2000 万)如何部署 Agent 来应对 PR 和 Issue 的积压——到 6 月底,这些积压已超过 1000 个未关闭 Issue 和近 800 个 PR。

Vercel 的系统里有多种 Agent,各自负责不同任务,比如有专门复现 bug 的 Agent,有负责打修复补丁的,还有负责审核修复的。

Vercel 提供的示意图;Latent Space 加以点评

Vercel 之所以搭建这个软件工厂,一个关键原因是它更信任自己的 agent 来完成工作,而不是社区成员运行的 agent。

Vercel 工程师 Lars Grammel一段 YouTube 视频 中解释道:"如果我们拥有一个非常特定的 agent,配合一套专门优化的 prompt,而且根据过往经验,它在修复某一类 bug 上一直非常成功,那么我们就会对这个特定的 agent 配置建立信任。"

他补充说:"对于开源项目来说,值得考虑部署自己的 agent 和自己的流程,不必一味信任社区,这样做其实可以缩短代码审查的时间。"

AI SDK 项目中的软件工厂工作流示例

Grammel 还展示了该系统的部署架构,指出"系统包含一个 UI、一个 Web 应用、一个底层 API、一个执行空间,以及若干沙箱环境"。整个流程随后与 GitHub 同步,由 GitHub 自动触发后续操作。其中 Grammel 提到的 UI 是 Vercel 自主开发的。

Vercel 的软件工厂部署架构;图:Lars Grammel。

这套软件工厂上线仅四周后,Vercel 声称该工厂现在「贡献了我们合并的 PR 中 25% 到 35%关闭了 70% 到 80% 的 issue。」

Astro 的自动分类系统

在 GitHub 上拥有 62,000 stars 的 Astro web 框架也采用了相同的理念,项目创始人 Fred Schott称之为「软件工厂思路」。

Schott 告诉 Latent Space:「过去五年,我们一直处于 issue 涌入的速度远超处理能力 的状态。」

而现在,有了 Agent 接手分类工作,他们重新掌握了主动权。

他说:「这半年情况完全不同了。现在我们可以借助这些自动化来解决问题——处理分类、复现问题,在人工介入之前就让用户验证机器人提出的修复方案。」

Astro 工厂机器人实战示例

成效不仅体现在未处理 issue 数量大幅下降,更彻底改变了 Astro 团队应对社区请求的方式。

Schott 表示:"在我十多年的开源经历中,从没见过这种情况。"他解释道,关键在于把 issue 当成每周必须处理的优先事项来处理,而不是一个不断修剪的待办列表。

此外,Astro 的"自动分流"系统直接促使 Schott 创建了一个全新的 agent 框架,名为 Flue

Flue 不接受你的 PR,但欢迎讨论

在 Flue 项目中,Schott 尝试了一种更为激进的 PR 处理方式。Flue 的贡献者指南写道,他们"打算重新想象整个流程"——部分原因是为了防范所谓的"AI 垃圾 PR 随手提"现象。

Schott 解释说,基本上 Flue 项目中所有外部提交的 pull request 都会被自动关闭,并转成 issue 或讨论。Bug 报告和修复提案转为 issue,功能请求则转为讨论。

Flue 的贡献者指南认为,agent 现在可以完成大部分 PR 相关工作。

"你提交了 PR,我们不会有什么意见,只会把它的内容重新整理成 issue 和讨论的形式。然后再从那里出发,想办法找到让合适的人参与进来的方式。"

这有点像是把进来的请求当成销售线索来处理,而不是维护者觉得必须去审阅的一项工作。贡献者指南解释说,他们结合团队自身的专业判断和"我们能用到的最好的 SOTA(State-of-the-Art)大语言模型",来决定下一步该做什么。

一旦在 issue 或讨论中做出了决策,agent 就会被部署到"调研、设计、实现和初步审查"各个环节。

既然我们的 agent 能写代码,你的外部 PR 就没什么价值了

和 Flue 一样,拥有 5 万星标的"源码可用"绘图工具 tldraw 会自动关闭外部 PR

项目创始人 Steve Ruiz 在今年 1 月宣布了这一政策,五个月后又重申,说这是"针对我们编码方式的变化(更多讨论、更多智能体)、公共贡献的社交惯例,以及不断变化的代码安全形势做出的有倾向性的决定"。

X avatar for @steveruizokSteve Ruiz@steveruizokabsurdity in my issues rn 4:04 PM · Jun 6, 2026 · 11.2K Views
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HashiCorp 联合创始人、Ghostty 创造者 Mitchell Hashimoto,如今也是 Superlogical 联合创始人,他的看法更进一步。他认为,"未来大型开源项目会彻底关闭外部贡献。"

Ruiz 回应道,"如果需求描述得足够清楚、代码又能让智能体来写,那让人来贡献代码就没什么意义了。"

可是……社区怎么办?

在传统开源模式中,维护者审查 PR 不只是为了看代码,更是为了指导贡献者,并从中考察未来的维护者人选。如果 AI SDK、Astro 这类项目用智能体承担了大部分代码审查和实现工作,那些想更深入参与社区的人又该何去何从?

Schott 也意识到这是个风险。

"这始终留下一个敞开的口子:如果你不断收窄项目范围,到了某个节点,你我双双去度假——怎么办?这其实没法解决所有问题。"

不过,Flue 和 tldraw 不接受 PR,但都接受新的 issue 和讨论,这一做法或许指明了一个解决思路:通过更多的交流,社区成员能更好地相互了解和信任,这既是一种向同伴学习的方式,也是证明自己有资格成为维护者的途径。

tldraw 中一个 issue(上)被转化为 PR(下)的示例

至于代码本身,如果维护者自己用 AI 比接受外部代码贡献更省事,那正如 tldraw 创始人 Steve Ruiz 所言:"与其让社区参与代码贡献,不如把社区贡献限制在仍然有价值的地方:问题反馈、讨论交流、视角分享和用心支持。"

原始来源: Latent Space

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