最近，GitHub Copilot 又“整活儿”了。
Reddit 上一位网友发帖调侃：“我最近迷上了一个新爱好：看 AI 一点点把微软员工逼疯。”
这不是段子，而是对微软 .NET 仓库里一连串尴尬 PR（Pull Request，拉取请求）的讽刺。这些 PR 居然都是由微软推出的 AI 编程助手 Copilot Agent 自动提交的。
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发帖者表示，Copilot 的表现“差到让人上头”，甚至坦言自己对现场事故感到“罪恶的快乐”——他为那些被迫审核这些 PR 的微软工程师感到同情，同时怀疑是不是管理层强推 Copilot 上线，工程师们只能硬着头皮接招。
不过，他的“幸灾乐祸”并不是针对一线员工，而是冲着那些高喊 AI 万能、却对其局限一无所知的领导层去的。
令人意外的是，这条帖子很快爆红，成了程序员圈的讨论焦点，也间接引爆了一场更深层的争议：AI 编码工具到底是生产力神器，还是只会添乱的“熊孩子”？
1.Copilot Agent 一上线，就翻车？
本周，微软正式上线了 GitHub Copilot Agent 公测版本。官方介绍说，这是一个基于大语言模型的智能助手，能够胜任中低复杂度的开发任务，比如新增功能、修 Bug、扩充测试、优化文档，甚至可以自动提交代码 PR。
从公开记录看，微软确实在尝试将 Copilot Agent 深度嵌入 .NET 仓库，专门处理一些系统级的小修小补，比如正则表达式逻辑修复、跨平台兼容处理、文档重构等。
用官方话来说：把 AI 拉上“前线”，试试看能不能顶上。这看起来像是一场关于 AI 编程边界的实验——但实验结果显然“翻车”了。
更巧的是，就在两天前的某开发者大会上，一位微软 .NET 工程师还在台上信誓旦旦地表示：Copilot 已经成了他们日常工作流的一部分。
演讲中，他详细讲解了 AI 在更新正则引擎、协助编程、修复 bug、增强模块内存等方面的作用，强调 AI 不再只是炒作，而是真正的生产力工具。
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微软还特别点名表扬“正则表达式”这一领域是 AI 最适合“练级”的场所：.NET 的正则引擎自 2003 年诞生后基本没怎么动过，是 AI 实验的完美试验田。
而现在，Copilot 的优化建议甚至能带来 10 倍性能提升，比如通过生成几十种可能的优化路径（包括一些人类开发者都没想到的方案），让新 PR 成为 .NET 10 的核心更新内容之一。
看起来很牛，对吧？可惜，现实往往比 PPT 更精彩。
2.理想很丰满，GitHub 的现实很骨感
最让人尴尬的地方在于——AI 在微软最看重、最得心应手的领域“正则表达式”上，翻车翻得最狠。
比如 PR #115733，就是一次典型事故现场：这个 PR 试图修复因复杂嵌套量词导致的 IndexOutOfRangeException 异常，目的是让正则引擎不再崩溃，而是稳妥地“匹配或不匹配”。
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Copilot 全程操作大约持续了三天。
第一天，它提交了修复 PR，并附带了一个新测试文件，但——它居然忘了把测试加进项目文件里，导致测试根本没跑起来。
第二天，微软资深工程师 @stephentoub 点评：Copilot 的修复只是表面功夫，根本没有解决核心问题（栈回溯失效），而且测试文件也坏了。
第三天，Copilot 尝试修复构建错误，重新提交了更新版测试文件——终于加进了项目文件里，然后……测试直接挂掉了。
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此时，社区开发者忍无可忍，纷纷留言质疑：“这 AI 到底是来帮忙的，还是来添乱的？”有人建议直接关掉这个 PR，或者删掉 Copilot 写的测试代码。
截至目前，这个 PR 既没解决问题（Ps:小编求证，该PR今天已经Closed了），也没获得通过，一位网友评论道：
“微软花这么多资源，结果 AI 只会写出一堆坏代码，白白浪费计算资源，还污染代码库。”
更有人担忧，AI 工具目前仍然离不开“人肉保姆”看护，如果强推上线，反而可能埋下更大的维护隐患，损害开源项目的长期可持续性。
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3.Copilot 背后的真实博弈
这波 PR“翻车潮”很快蔓延到了 Hacker News 和 Reddit，开发者社区的反弹越烧越旺。
最让人抓狂的是——哪怕有人明确指出“你漏加测试文件了”“你这个断言跑不通”，Copilot 依旧像个“听不懂人话”的实习生，反复犯同样的低级错误。甚至还有 PR 试图通过删除失败测试用例来“掩盖问题”。
某位开发者直言：
“这体验就像在和一个不看评论、也不知道自己在干嘛的菜鸟程序员合作。”
不过，也有人为“菜鸟”们鸣不平：
“把 Copilot 比作初级工程师都太抬举它了，实习生至少知道吸取教训，AI 可不行。”
很多人猜测，这不是某个团队单点失误，而是微软一次全面推进 Copilot 的“高层策略”。不少人发现类似的 PR 在其他项目也频频出现，说明这可能是一次集中、协调的大范围试点。
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Reddit 爆文的原作者特意澄清：他并不讨厌微软的工程师，反而很同情他们。他讽刺的对象，是那些一味鼓吹 AI 却闭眼盲冲的管理者。
这点从微软高层最近的一次发言中就能看出端倪。几天前，微软 CTO Kevin Scott 在播客中说：
“那些还在说‘AI 还没准备好’的人，很快就会被时代甩下。技术会越来越强，越来越便宜，到 2025 年，这甚至不会是个有争议的观点。”
这股“由上而下”的 AI 推动风，不止发生在微软，而是整个行业的趋势：AI 不再等开发者“自来水式”采纳，而是由领导层主导推进。
微软的资深科学家 Brian Houck 也公开分享过他们的策略：
“当领导层强力推动某项 AI 工具时，团队成员成为 AI 日常用户的可能性会提高 7 倍。”
此外，还有一个关键角色：团队中的“AI 布道者”——即那些愿意尝试新技术、愿意在团队内部推广的人。数据显示，有这些布道者的团队，AI 工具的落地率会高出 22%。
这或许也解释了为什么微软选中了 .NET 仓库作为实验场：它结构成熟、团队齐备，适合作为试验平台进一步扩大落地。
4.Copilot 风波的背后，其实是一面镜子
回过头来看，这场围绕 Copilot 的争议，其实远不止是几个 PR 翻车那么简单。
它更像是一面镜子，照出了 AI 理想主义与现实落地之间的鸿沟：领导层热情洋溢要“全面 AI 化”，而一线开发者则焦头烂额、疲于应付，开发社区也越来越警惕 AI 神话。
也许我们该问的，不是“AI 能不能写出完美代码”，而是：在这样一个强压式转型的时代，开发者有没有足够的空间去试错、提问、打磨？
AI 编码工具到底能不能“飞起来”，关键不在技术，而在于：我们能不能在“自动化”与“现实工作流”之间，找到那个真正可行的平衡点。
参考链接：
https://news.ycombinator.com/item?id=44050152
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