看到那篇“Software Developers Say AI Is Rotting Their Brains”的讨论，我其实挺有感触的。最近用Copilot写了个小脚本，它直接给了一段看起来完美的代码，跑起来也OK，但后来review时发现边界条件全没处理——典型的“看起来对，实际上脆弱”。这就像debug时发现一个bug，但编译器没报错，你反而更慌。

我觉得问题不在于AI本身，而在于开发者把它当成了“黑盒答案机”。开源社区的代码审查、issue讨论、CI/CD流程，本质上是在强制你理解每一行代码的上下文。我自己的习惯是：先用AI生成初稿，然后丢到GitHub上开个PR，让同事或社区的人review，自己再逐行过一遍。这个过程就像给代码做“单元测试”——不是测功能，是测你自己的理解。

AI可以当个高效的“实习生”，但不能当“项目经理”。开源协作的透明性和可审计性，恰好能对抗这种“脑腐”——你没法偷懒，因为代码是公开的…，别人会问“why this approach”。btw，最近在折腾DuckDB的个人数据栈，发现社区讨论里大家经常揪着AI生成的代码不放，这种较真劲儿其实挺健康的。你们觉得呢？