LLVM AI 工具使用政策

LLVM 项目正式发布了 AI 工具使用政策，旨在规范贡献者在使用人工智能辅助开发时的行为。该政策的核心原则是“人类在循环中”——贡献者可以使用任何工具来编写代码或文本，但在提交给项目其他成员审查之前，必须亲自阅读和审查所有由 AI 生成的内容。贡献者始终被视为作者，并对其贡献承担全部责任。他们需要确保贡献的质量足够高，以免浪费维护者宝贵的时间，并能够在审查过程中回答相关问题。

政策特别强调了透明度要求。如果贡献中包含大量工具生成的内容，贡献者应该在拉取请求描述、提交信息或通常标明作者身份的地方注明工具使用情况，例如使用提交信息尾注“Assisted-by:”。这种透明做法有助于社区制定最佳实践并理解这些新工具的作用。

对于新手贡献者，政策建议他们从小型、完全理解的贡献开始，逐步建立信心。项目致力于成为一个欢迎新人的社区，帮助他们成长，但学习过程需要小步前进、获取反馈和迭代。将维护者的反馈直接传递给 LLM 无助于个人成长，也无法维系社区。

政策明确禁止了某些行为。例如，像 GitHub @claude 代理那样无需人类批准就在数字空间中采取行动的 AI 代理是不被允许的；同样，自动发布未经人类审查的评论的审查工具也被禁止。然而，保持人类在循环中的选择加入审查工具是可以接受的。此外，AI 工具禁止用于修复标记为“good first issue”的 GitHub 问题，因为这些问题是新手学习代码库的机会，完全自动化会浪费学习机会。

政策引入了“提取性贡献”的概念。处理补丁、拉取请求、RFC 和评论需要大量的维护者时间和精力，而提交未经审查的 LLM 输出实际上是在以设计和代码审查的形式从维护者那里“提取”工作。项目的黄金法则是：贡献对项目的价值应超过审查它所花费的时间。维护者将根据这一原则判断贡献是否符合政策。

如果维护者认为贡献不合规，他们会粘贴标准回复要求修改。最有效的改进方法是减小贡献的规模或复杂度，或增加其对社区的有用性。如果贡献方向明显错误，维护者可以添加“extractive”标签以帮助其他审查者优先分配时间。若贡献者未能显著降低提取性，维护者将升级到相关空间的版主或管理团队以锁定对话。

政策涵盖的范围包括代码、RFC、设计提案、问题、安全漏洞以及拉取请求上的评论和反馈。它还包括对 Bazel-fixer 机器人的一项例外，该例外由项目委员会批准。未来任何例外都将根据其对项目的价值以及是否从维护者那里提取工作来单独评估。

LLVM 项目以开放和授予提交权限而闻名，这促进了其成长和行业采用。新贡献者的审查是培养下一代贡献者的一部分。政策旨在在利用 AI 工具提高效率与维持社区健康和可持续性之间取得平衡。