Repo-Slopscore：通过提交记录检测Git仓库中的AI贡献

随着AI编程工具的普及，开源社区中出现了越来越多由AI生成的代码，这被称为“slop”。为了应对这一趋势，开发者推出了Repo-Slopscore——一个专门检测Git仓库中AI贡献的开源工具。该工具通过分析Git提交记录中的模式（如重复的注释、不自然的函数命名等）来识别可能由AI编写的代码。每个仓库会获得一个“slopscore”，分数越高表示AI贡献的可能性越大。

目前，Repo-Slopscore已扫描了超过3200个开源仓库，包括Chromium、VLC、ffmpeg等知名项目。扫描结果实时更新，用户可以在其网站上查看每个仓库的详细分析。例如，Chromium的src仓库最近一次分析显示其slopscore较低，而一些较小的项目则可能偏高。该工具的开发者强调，slopscore并非绝对准确，而是提供一个参考指标。其目的是促进社区对AI代码使用的讨论，并鼓励更透明的开发实践。未来，Repo-Slopscore计划增加更多检测模型，并支持自定义阈值。

根据最新扫描数据，该工具已经分析了来自GitHub、Codeberg、Bitbucket等多个平台的3223个仓库。扫描时间戳显示，这些分析在2026年5月至6月期间进行，覆盖了从大型项目到小型个人仓库的广泛范围。尽管工具本身仍处于早期阶段，但它已经引起了开源社区的关注，许多人将其视为衡量项目中AI参与度的一个重要工具。