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？
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://news.ycombinator.com/item?id=44050152??
本文轉載自??51CTO技術棧??，譯者：云昭
