AI 找 Bug 快但代码“惨不忍睹”，23 个补丁让 Linux 内核构建最高提速 90%

【导语Arm 工程师 Lorenzo Stoakes 借助 AI 排查 Linux 内核编译问题AI 虽找 Bug 准但写代码质量差。经人工修改验证23 个补丁让内核构建速度显著提升凸显当前 AI 在开发中的作用与局限。】AI 助力揪出内核编译瓶颈为加快 Linux 内核编译Stoakes 找来大模型帮忙。AI 不负所望揪出了隐藏在庞大构建流程中的多个性能瓶颈还包办了后续的构建、测试、调试和分析。这是因为 Linux 内核构建流程中存在不少只能单线程执行的任务即便现代 CPU 核心众多也无法充分发挥并行处理能力。AI 写代码质量“惨不忍睹”AI 在分析构建流程、寻找性能瓶颈和提出改进方案等方面表现出色但写代码却让 Stoakes 头疼。他用“hideous”形容 AI 生成的代码大量代码质量很差。Stoakes 对很多代码进行了重写还修改了提交信息、补丁说明和代码注释。这并非自动化开发而是 AI 给出可能答案工程师再逐个检查筛选。23 个补丁换来最高 90% 提速经过 Stoakes 人工修改和验证后提交的 23 个补丁带来了可观的性能提升。开启全部模块的 allmodconfig 构建速度最高提升 36%增量构建最高提升约 70%noop 构建最高提升约 90%且在不同硬件和内核配置下都有明显提升这对每天反复编译、测试 Linux 内核的开发者意义重大。AI 参与但难担最终责任Stoakes 并未将最终验证交给 AI而是亲自检查生成的内核。Linux 之父 Linus Torvalds 也曾有类似经历AI 在排查 Bug 时虽能承担繁琐工作但仍需人类引导。在 Linux 内核这样的底层项目里一个补丁要考虑多方面因素最终能否合入主线还需熟悉内核的人判断。目前AI 更擅长帮程序员找 Bug而修复代码的“最后一公里”还得靠程序员。编辑观点此次 AI 参与 Linux 内核开发虽代码质量不佳但仍带来显著提速说明 AI 是有力辅助但在复杂底层开发中人类专业判断和经验仍不可或缺。