负责任的 Vibe 编码：AI 辅助开源贡献的最佳实践
在软件开发不断演变的格局中，AI 编码助手已经彻底改变了协作动态，尤其是在开源项目中。传统上，创建高质量的拉取请求（PR）需要大量人工努力，而审查它则相对简单。今天，大型语言模型（LLM）能够快速生成代码，使得 PR 的创建变得轻松且廉价。然而，这种转变给审查者带来了更重的负担，他们必须仔细验证那些"几乎正确"的代码，这些代码往往隐藏着细微的 bug 或低效问题。维护者很容易被此类贡献的洪流淹没，从而消耗有限的资源。
完全禁止 AI 生成的代码既不可行，也不可取------如果负责任地使用，AI 工具可以提升生产力和创新。相反，开源社区应该强调维护严格的质量标准，并培养协作流程，无论代码来源如何。研究表明，依赖 AI 的开发者可能会无意中引入更多安全漏洞，即使他们对输出越来越自信。这强调了"AI 现实主义"的必要性：利用 AI 的优势，同时优先考虑透明度、严格审查和持续教育，以保护项目完整性。
协作开发中的许多最佳实践------如提交小型、针对性的 PR 并避免无关更改------长期以来一直是该领域的核心。然而，AI 的速度和体积放大了这些挑战，使得遵守这些实践变得比以往任何时候都更重要。这里概述的指南作为实际推荐，帮助贡献者 thoughtful 使用 AI，从而减轻维护者的负担，并维护------甚至提升------代码质量。这些不是严格的命令，而是可适应的灵感来源，以满足个别项目需求。
AI 辅助拉取请求提交指南
为了确保 AI 辅助贡献增加价值而不压倒团队，贡献者应遵循这些关键原则：
优先考虑小型、专注的 PR： 将更改分解成多个紧凑的 PR，而不是提交一个单一的庞大 PR。作为经验法则，每个 PR 应限制在尽可能少的文件中------修改超过 20 个文件通常表明需要拆分工作。当然存在例外，但应在 PR 描述中明确 justification。这有助于保持审查的可管理性，并允许更快地集成。
坚持范围------消除无关更改： AI 模型有时会偏离轨道，引入无关的"改进"或调整。这些 distractions 会膨胀 PR 并迷惑审查者。只关注与任务相关的代码；如果 AI 建议无关编辑，请在提交前移除它们。干净、精确的 diff 可确保审查过程高效。
进行严格的自审和测试： AI 输出并非完美无缺------将其视为需要您专业知识的草稿。在寻求同行反馈之前，逐行检查 diff，验证其正确性，并确认它解决了问题而无副作用。在真实场景中运行代码，执行单元测试，并使用本地 linter 或自动化套件及早捕获错误。请记住，您对提交的质量、安全、风格和合规性负责，可参考 OpenInfra 等既定政策。AI 是工具，不是人类判断的替代品。
质疑并优化 AI 建议： LLM 可能提出过于复杂的解决方案，因此用后续问题来探究更简单的替代方案。评估每种方法之间的权衡，并在中间提交中建立检查点以跟踪进度。如果 AI 导致无生产力的路径，请回滚到稳定状态，并用新鲜上下文重新开始。这种迭代过程会产生更可靠的结果。
实施请求进行中（RIP）限制： 为了遏制"PR 垃圾邮件"并促进专注努力，对每个贡献者审查中的开放 PR 数量设置上限（例如，三个，不包括草稿）。借鉴 Kanban 的工作进行中限制，这鼓励在开始新工作前打磨现有工作。即使项目未强制执行，自行对开放请求施加低限也有助于获得更好结果，并尊重审查者的时间。
提供 AI 归属： 在提交消息或 PR 描述中透明披露 AI 参与。使用简单 notation，如"Assisted-by: [AI 工具]"表示部分帮助，或"Generated-by: [AI 工具]"表示完全生成，或采用 AI Attribution Toolkit 等工具的更详细格式（例如，"AIA PAI Nc Hin R o3 v1.0"）。这有助于建立信任，并帮助社区理解贡献的起源。
视 AI 为常态并分享提示策略： 在现代开发中，AI 辅助是常态而非例外。因此，除非另有说明，否则假设它参与其中。公开讨论和交换有效的提示技术，以优化集体实践。认识到当今许多代码可能携带 AI 生成的隐藏缺陷，从而强化警惕性。
提升项目自动化以支持 AI 集成工作流
开源项目可以通过简单的自动化来简化 AI 辅助编码，促进一致性和效率：
引入 PROMPTING.md 文件： 创建一个专用顶级文件，其中包含项目特定的 AI 工具提示指南。与 CONTRIBUTING.md 不同，后者涵盖更广泛主题如治理或设置，PROMPTING.md 专注于编码指令，可直接复制到 LLM 查询中。这确保了统一指导，减少 AI 输出中的变异性。根据什么最适合您项目的模型，迭代更新它。
例如，一个样本 PROMPTING.md 可能包括：
- 只专注于分配的任务，而不更改无关代码。
- 只进行完成目标所需的最小更改。
- 在测试中应用最佳实践，将重复代码提取到函数中以避免样板。
- 遵守 DRY（Don't Repeat Yourself）原则。
- 谨慎使用注释，提供对复杂或意外行为的洞察性解释，而不是明显步骤。
- 捕获特定异常类型，而不是像
Exception这样的广义类型。 - 错误消息以"Failed to..."开头。
- 使用 4 个空格缩进而非制表符。
此文件是模型无关的，但可以补充特定工具的文件如 CLAUDE.md 或 AGENTS.md，确保生态系统中的一致性。工具通常会自动检测此类文件，从而简化集成。
更新 GitHub PR 模板： 修改 PR 模板以包括 AI 归属复选框，例如：
- AI 辅助： [在此添加您的 AI 归属]
这会提示贡献者在工作流中嵌入责任感。
通过采用这些实践，开源社区可以利用 AI 的潜力，同时保留定义它们的协作"vibe"。负责任的 Vibe 编码不是限制创新，而是 thoughtful 地引导它，以维持健康、高质量的项目。本指南在 MIT 许可下发布，欢迎适应和改进。