每个公司的 AI 编程实践都不太一样，也不太有机会能听到具体的细节。
那么有哪些开源项目（特别是互相协作比较多的）在迭代维护上对 AI/LLM 引进和“抵制”上做得比较好的呢？比如对 AI Code Review, AI PR 的拥抱，甚至抵制（想办法来抵抗 AI PR ）都可以。
从维护者的角度，大家有觉得 AI 在这些流程的引入是否提高了效率和质量？有哪些比较好的实践？
之前读到大佬写的博客给出了一些他遇到的不太好的情况。不知道大家有没有类似的经验可以分享的。
 | 1 detached 5 天前  1 拒绝 LLM 约等于几十年前古法手写汇编。 建议阅读 ezyang 的几篇 blog （ ezyang 是 Stanford 的 Ph.D, pytorch 的**核心**开发者）： https://blog.ezyang.com/2025/12/code-review-as-human-alignment-in-the-era-of-llms/ https://blog.ezyang.com/2026/01/the-gap-between-a-helpful-assistant-and-a-senior-engineer/ |
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