AI 代写 PR 泛滥，开源维护者呼吁停止用大模型刷简历
开源维护者 Neil 撰文称，项目近期收到大量由 Claude 等大模型代写的 PR 和漏洞报告，疑似用来美化 GitH…
一位名为 Neil 的开源项目维护者近期撰文，描述了过去一年中项目收到的外部贡献模式的显著变化：pull request 数量激增，而真正的 issue 反而减少；许多 issue 附带 AI 生成的分析，安全漏洞报告则常常配有大模型给出的修复建议。他直言，这些「贡献」中相当一部分并非出于对代码的兴趣，而是借助 Claude 之类的工具批量扫描开源项目、自动生成提交，以美化个人 GitHub 形象——招聘经理和猎头长期以此作为筛选候选人的依据。
一个典型案例：三笔「无害」的拼写修正 PR
Neil 分享了一个让他印象深刻的例子：一位贡献者在 GitHub 上自 2018 年末起几乎没有任何活动记录，几个月前却一次性提交了三个 PR，全部针对项目注释中的拼写与语法错误。Neil 核查后发现：
- 修复本身正确无误；
- PR 描述疑似由 Claude 撰写；
- 提交记录的 Signed-off-by 来自该用户本人，但 Co-authored-by 字段却写明 Claude 共同署名；
- 是否由模型自行打开了 PR，目前不得而知。
这些改动无害，但 Neil 选择全部关闭且不予评论。他担忧的是一旦接受，会给「让机器人改错别字也能换贡献者徽章」树立先例。
安全漏洞报告同样失守
类似的模式也出现在 CVE 提交上。Neil 表示，项目近期收到的漏洞报告几乎全部明显带有 AI 生成痕迹，措辞与结构高度雷同。他承认安全修复本身重要，但很难判断报告者究竟关心修复本身，还是只为「刷一个 CVE 信用」。目前团队对漏洞评级更加严格，对低危问题不再一律签发 CVE。
维护者的立场：信任比绿格子更重要
Neil 在文末写道：开源的根基是信任，真正有意义的指标不在于「能指挥 LLM 产出多少 PR」或「能积累多少 CVE 编号」，而在于能否让项目变得更好。他呼吁想参与开源的人出于真正的兴趣而来；若只想在贡献图上多一个绿方块，请另寻他处。
这篇文章在 Hacker News 引发广泛共鸣，多位维护者留言表示自家项目也遭遇了类似情况，反映出 LLM 普及后开源社区面临的「贡献通胀」与信任稀释问题，已超出个别项目的困扰，成为需要社区层面共同应对的趋势。