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Linux内核维护者称赞AI审阅代码非常好用 虽然有错误但也找到大量问题
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原文中文，约1000字，阅读约需3分钟。
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内容提要
Linux内核维护者克罗阿-哈特曼指出，人工智能在代码审查中能有效发现问题并提供解决方案，但最终仍需人类进行审阅和整合，以避免错误提交。尽管AI存在不足，但它是人类维护者的重要补充。
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关键要点
- 克罗阿-哈特曼称赞人工智能在代码审查中能有效发现问题并提供解决方案。
- 最终方案仍需人类审阅和整合，以避免错误提交。
- 尽管AI存在不足，但它是人类维护者的重要补充。
- AI在Linux系统的代码审查中实现了真正的飞跃。
- 部分开源项目禁止提交人工智能生成的报告，使用方式取决于维护者的决定。
- 克罗阿-哈特曼测试中，AI找出60个问题，提供40个有效修复方案。
- 即使修复方案有效，仍需人工清理、改进变更日志和集成工作。
- 克罗阿-哈特曼不允许AI直接合并修改方案，补丁程序需有相同的开发标签。
- 团队需彻底确认代码有效后才会合并，以避免问题代码被合并到内核中。
- Chris Mason被称为AI代码审查工作流程的先驱，致力于eBPF和网络代码的AI审查。
- 克罗阿-哈特曼强调AI是人类维护者的补充而非权威。
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延伸问答
克罗阿-哈特曼对AI在代码审查中的看法是什么？
克罗阿-哈特曼称赞AI在代码审查中能有效发现问题并提供解决方案，但最终仍需人类审阅和整合，以避免错误提交。
AI在Linux内核代码审查中发现了多少个问题？
在一次测试中，AI找出了60个问题，并提供了40个有效的修复方案。
为什么部分开源项目禁止提交AI生成的报告？
部分开源项目禁止提交AI生成的报告是因为人工智能生成的垃圾信息太多，维护者需要根据具体情况决定如何使用AI技术。
克罗阿-哈特曼如何处理AI提供的修复方案？
克罗阿-哈特曼会对AI提供的修复方案进行人工审阅，发现其中约20个修复方案是错误的，但剩下的40个是有效的。
AI在代码审查中有哪些局限性？
尽管AI能够找出很多显而易见的问题，但仍然存在错误，因此克罗阿-哈特曼强调AI是人类维护者的补充而非权威。
克罗阿-哈特曼对AI合并修改方案的态度是什么？
克罗阿-哈特曼不允许AI直接合并修改方案，补丁程序需有相同的开发标签，最终需经过团队确认代码有效后才会合并。
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