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被瘋傳的“惡趣味”:看Copilot這款“熊孩子”把微軟工程師逼瘋!Agent 剛上線就翻車?網友:微軟工程師成了“人肉保姆”

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人工智能
本周,微軟正式上線了 GitHub Copilot Agent 公測版本。官方介紹說,這是一個基于大語言模型的智能助手,能夠勝任中低復雜度的開發任務,比如新增功能、修 Bug、擴充測試、優化文檔,甚至可以自動提交代碼 PR。

作者 | Dylan Cooper

編譯 | 云昭

出品 | 51CTO技術棧(微信號:blog51cto)

最近,GitHub Copilot 又“整活兒”了。

Reddit 上一位網友發帖調侃:“我最近迷上了一個新愛好:看 AI 一點點把微軟員工逼瘋。”

這不是段子,而是對微軟 .NET 倉庫里一連串尷尬 PR(Pull Request,拉取請求)的諷刺。這些 PR 居然都是由微軟推出的 AI 編程助手 Copilot Agent 自動提交的。

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發帖者表示,Copilot 的表現“差到讓人上頭”,甚至坦言自己對現場事故感到“罪惡的快樂”——他為那些被迫審核這些 PR 的微軟工程師感到同情,同時懷疑是不是管理層強推 Copilot 上線,工程師們只能硬著頭皮接招。

不過,他的“幸災樂禍”并不是針對一線員工,而是沖著那些高喊 AI 萬能、卻對其局限一無所知的領導層去的。

令人意外的是,這條帖子很快爆紅,成了程序員圈的討論焦點,也間接引爆了一場更深層的爭議:AI 編碼工具到底是生產力神器,還是只會添亂的“熊孩子”?

1.Copilot Agent 一上線,就翻車?

本周,微軟正式上線了 GitHub Copilot Agent 公測版本。官方介紹說,這是一個基于大語言模型的智能助手,能夠勝任中低復雜度的開發任務,比如新增功能、修 Bug、擴充測試、優化文檔,甚至可以自動提交代碼 PR。

從公開記錄看,微軟確實在嘗試將 Copilot Agent 深度嵌入 .NET 倉庫,專門處理一些系統級的小修小補,比如正則表達式邏輯修復、跨平臺兼容處理、文檔重構等。

用官方話來說:把 AI 拉上“前線”,試試看能不能頂上。這看起來像是一場關于 AI 編程邊界的實驗——但實驗結果顯然“翻車”了。

更巧的是,就在兩天前的某開發者大會上,一位微軟 .NET 工程師還在臺上信誓旦旦地表示:Copilot 已經成了他們日常工作流的一部分。

演講中,他詳細講解了 AI 在更新正則引擎、協助編程、修復 bug、增強模塊內存等方面的作用,強調 AI 不再只是炒作,而是真正的生產力工具。

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微軟還特別點名表揚“正則表達式”這一領域是 AI 最適合“練級”的場所:.NET 的正則引擎自 2003 年誕生后基本沒怎么動過,是 AI 實驗的完美試驗田。

而現在,Copilot 的優化建議甚至能帶來 10 倍性能提升,比如通過生成幾十種可能的優化路徑(包括一些人類開發者都沒想到的方案),讓新 PR 成為 .NET 10 的核心更新內容之一。

看起來很牛,對吧?可惜,現實往往比 PPT 更精彩。

2.理想很豐滿,GitHub 的現實很骨感

最讓人尷尬的地方在于——AI 在微軟最看重、最得心應手的領域“正則表達式”上,翻車翻得最狠。

比如 PR #115733,就是一次典型事故現場:這個 PR 試圖修復因復雜嵌套量詞導致的 IndexOutOfRangeException 異常,目的是讓正則引擎不再崩潰,而是穩妥地“匹配或不匹配”。

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Copilot 全程操作大約持續了三天。

第一天,它提交了修復 PR,并附帶了一個新測試文件,但——它居然忘了把測試加進項目文件里,導致測試根本沒跑起來。

第二天,微軟資深工程師 @stephentoub 點評:Copilot 的修復只是表面功夫,根本沒有解決核心問題(棧回溯失效),而且測試文件也壞了。

第三天,Copilot 嘗試修復構建錯誤,重新提交了更新版測試文件——終于加進了項目文件里,然后……測試直接掛掉了。

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此時,社區開發者忍無可忍,紛紛留言質疑:“這 AI 到底是來幫忙的,還是來添亂的?”有人建議直接關掉這個 PR,或者刪掉 Copilot 寫的測試代碼。

截至目前,這個 PR 既沒解決問題(Ps:小編求證,該PR今天已經Closed了),也沒獲得通過,一位網友評論道:

“微軟花這么多資源,結果 AI 只會寫出一堆壞代碼,白白浪費計算資源,還污染代碼庫。”

更有人擔憂,AI 工具目前仍然離不開“人肉保姆”看護,如果強推上線,反而可能埋下更大的維護隱患,損害開源項目的長期可持續性。

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3.Copilot 背后的真實博弈

這波 PR“翻車潮”很快蔓延到了 Hacker News 和 Reddit,開發者社區的反彈越燒越旺。

最讓人抓狂的是——哪怕有人明確指出“你漏加測試文件了”“你這個斷言跑不通”,Copilot 依舊像個“聽不懂人話”的實習生,反復犯同樣的低級錯誤。甚至還有 PR 試圖通過刪除失敗測試用例來“掩蓋問題”。

某位開發者直言:

“這體驗就像在和一個不看評論、也不知道自己在干嘛的菜鳥程序員合作。”

不過,也有人為“菜鳥”們鳴不平:

“把 Copilot 比作初級工程師都太抬舉它了,實習生至少知道吸取教訓,AI 可不行。”

很多人猜測,這不是某個團隊單點失誤,而是微軟一次全面推進 Copilot 的“高層策略”。不少人發現類似的 PR 在其他項目也頻頻出現,說明這可能是一次集中、協調的大范圍試點。

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Reddit 爆文的原作者特意澄清:他并不討厭微軟的工程師,反而很同情他們。他諷刺的對象,是那些一味鼓吹 AI 卻閉眼盲沖的管理者。

這點從微軟高層最近的一次發言中就能看出端倪。幾天前,微軟 CTO Kevin Scott 在播客中說:

“那些還在說‘AI 還沒準備好’的人,很快就會被時代甩下。技術會越來越強,越來越便宜,到 2025 年,這甚至不會是個有爭議的觀點。”

這股“由上而下”的 AI 推動風,不止發生在微軟,而是整個行業的趨勢:AI 不再等開發者“自來水式”采納,而是由領導層主導推進。

微軟的資深科學家 Brian Houck 也公開分享過他們的策略:

“當領導層強力推動某項 AI 工具時,團隊成員成為 AI 日常用戶的可能性會提高 7 倍。”

此外,還有一個關鍵角色:團隊中的“AI 布道者”——即那些愿意嘗試新技術、愿意在團隊內部推廣的人。數據顯示,有這些布道者的團隊,AI 工具的落地率會高出 22%。

這或許也解釋了為什么微軟選中了 .NET 倉庫作為實驗場:它結構成熟、團隊齊備,適合作為試驗平臺進一步擴大落地。

4.Copilot 風波的背后,其實是一面鏡子

回過頭來看,這場圍繞 Copilot 的爭議,其實遠不止是幾個 PR 翻車那么簡單。

它更像是一面鏡子,照出了 AI 理想主義與現實落地之間的鴻溝:領導層熱情洋溢要“全面 AI 化”,而一線開發者則焦頭爛額、疲于應付,開發社區也越來越警惕 AI 神話。

也許我們該問的,不是“AI 能不能寫出完美代碼”,而是:在這樣一個強壓式轉型的時代,開發者有沒有足夠的空間去試錯、提問、打磨?

AI 編碼工具到底能不能“飛起來”,關鍵不在技術,而在于:我們能不能在“自動化”與“現實工作流”之間,找到那個真正可行的平衡點。

參考鏈接:

https://old.reddit.com/r/ExperiencedDevs/comments/1krttqo/my_new_hobby_watching_ai_slowly_drive_microsoft/

https://news.ycombinator.com/item?id=44050152

https://blog.stackademic.com/my-new-hobby-watching-copilot-slowly-drive-microsoft-engineers-insane-0017206cf119

https://blog.stackademic.com/my-new-hobby-watching-copilot-slowly-drive-microsoft-engineers-insane-0017206cf119

責任編輯:武曉燕 來源: 51CTO技術棧
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