Rust 项目出台 LLM 使用政策：AI 生成代码需披露并过更高审核门槛
Rust 用政策应对 AI 代码泛滥：生成容易，审查难，未来瓶颈在人类判断。
AI 让写代码变便宜，却让代码审核变贵。Rust 主仓库积压 1300 个 PR，维护者难以判断提交者是否真懂代码。为此，Rust 五个团队采纳政策：LLM 可用于分析、检查、润色，但直接生成代码需披露，且要比人类代码达到更高标准，涉及 soundness（健全性）的关键改动尤其受限。
正文摘录
.50.38.png) AI 编程正在把软件开发里最昂贵的一件事迅速变便宜：写代码。然而，Rust 社区却发现，麻烦恰恰由此开始。 数据显示，rust-lang/rust 仓库里积压了 1300 个尚未关闭的 PR。过去，一个结构完整、测试充分、说明详细的 Pull Request，往往意味着背后有人花了不少时间研究代码、理解设计，再认真完成修改。  LLM 普及之后，这套判断标准开始失效。一个人可以很快生成几百行代码，甚至同时提交多个看起来相当完整的 PR。代码产量大幅提高，负责审核这些代码的维护者却没有变多。 开源社区遇到了一个很现实的新问题：代码越来越便宜，人的判断越来越贵。 最近，Rust 项目中的五个团队采纳了一套针对 rust-lang/rust 主仓库的 LLM 使用政策，专门规定大语言模型可以怎样参与 rust-lang/rust 主仓库的贡献。 它没有覆盖整个 Rust 项目，也没有给 AI 编程下一个简单的「允许」或「禁止」结论。政策给出的核心原则很有意思：可以用 LLM 回答问题、分析、提炼、润色、检查、建议和审查；