「我作为几个小型项目的维护者，看到 PR 和问题完全消失了。我的猜测是，人们不再『Google 寻找做 X 的库』，而是让 AI 解决问题，AI 直接生成解决方案。」

这是一位开源项目维护者在 Hacker News 上的吐槽。而最近一篇发表在 arXiv 的论文《Vibe Coding Kills Open Source》似乎为这种直觉提供了理论支撑。

什么是 Vibe Coding？

简单来说，Vibe Coding（氛围编码）是指用户通过与 AI 对话，让 AI 代理端到端地选择、组合和修改开源软件包，而人类开发者甚至可能不知道使用了哪些上游组件。

想象一下：你想写一个视频上传功能，过去你需要搜索合适的库、阅读文档、查看示例代码。现在你只需告诉 Claude：「用这个 Rust HTTP 处理器写一个新端点，处理视频文件上传，提取元数据，创建缩略图，上传到云存储，并创建相关数据库记录。」——它能在一分钟内完成。

一位资深工程师在 Hacker News 上分享：「我审查代码，就像我自己写的。可能这里那里改一点。真实的生产 Rust 代码，100-500 行，一分钟内一气呵成。它甚至安装路由并理解 HTTP 框架 DSL。它甚至生成 Swagger API 文档，不知怎么理解了需要 Rust 编译五分钟的 proc macro DSL。」

生产力暴涨，但开源却在「失血」

论文的核心发现是：Vibe Coding 通过两个渠道影响开源生态。

1. 生产力渠道：降低成本

AI 降低了使用和构建现有代码的成本。即使在最先进的 Vibe Coding 工具出现之前，实地实验已记录了显著的生产力收益——有研究显示提升 26%-56%。

2. 需求转移渠道：削弱互动

当用户依赖 AI 代理而非直接互动时，维护者捕获的参与度减少。而这种参与度——文档访问、漏洞报告、公开问答和声誉——正是许多开源项目维持和获取回报的关键。

论文引用了一个触目惊心的例子：Tailwind CSS 的 npm 下载量持续上升，但公开问题却在下降。创建者报告说「文档流量比 2023 年初下降约 40%，收入下降近 80%」。

另一个证据来自 Stack Overflow：研究发现访问 ChatGPT 在六个月内将 Stack Overflow 活动减少约 25%。有维护者吐槽：「curl 在 2025 年收到的安全报告中，20% 是 AI 生成的垃圾，消耗了志愿者数小时时间来审查虚构的漏洞。」

网友犀利吐槽：论文假设太天真？

然而，Hacker News 的讨论远比论文复杂。许多开发者对论文的核心假设提出了质疑。

「我从未见过哪个开源项目主要靠『直接用户互动』赚钱」

一位资深开发者直言不讳：「我从未见过哪个开源项目主要靠『直接用户互动』赚钱。大多数成功项目都是由企业资助、云服务商支持或咨询服务支撑的。」

另一位用户补充：「大多数维护者根本不赚钱，甚至很多项目完全免费。论文中『当 OSS 仅通过直接用户互动货币化时』的假设在现实中几乎不存在。」

「AI 不会杀死开源，它会改变开源」

很多开发者持乐观态度。一位用户说：「AI 会降低开发门槛，让更多人参与开源。那些真正热爱编程的人会继续做开源，而那些只为简历加分的人会离开——这对开源社区是好事。」

还有人指出：「我看到很多原本用户体验不佳的开源项目，现在通过 AI 变得更好了。这可能是用户能直接感受到的最大变化。」

两种截然不同的未来

讨论中呈现出两种截然不同的观点：

悲观派：碎片化与「AI 垃圾」

担忧者认为，当 AI 可以轻松创建定制工具时，人们不再需要协作，而是创建自己的「个人化泡沫」。一位用户警告：「当 AI 可以轻松创建定制工具时，人们不再需要协作，而是创建自己的『个人化泡沫』，这可能导致开源项目碎片化。」

还有人担心质量：「生产力提升的数字被夸大了。有研究显示实际生产力提升是 -20%，开发者（尤其是经理）却以为提升了 25%。」

乐观派：复兴与简化

乐观者则看到了机遇。有人认为：「AI 不会杀死开源，它会重新定义开源。就像摄影技术的出现没有杀死摄影师，而是改变了摄影艺术一样。」

甚至有人期待：「我期待 Vibe Coding 能复兴 Linux 桌面，因为 AI 大幅降低了开发成本，而 Linux 用户习惯于测试和报告详细 bug——这正是 AI 需要的环境。」

解决方案：不是放慢，而是重塑

论文作者明确表示：「解决方案不是放慢 AI 采用——收益太大，技术太有用。解决方案是重新设计将价值回流到 OSS 维护者的商业模式和机构。」

他们提出了三个方向：

1. 平台级收入再分配：类似「开源 Spotify 模型」，平台根据使用情况向维护者分享订阅收入。

2. 直接转移支持：基金会赠款、企业赞助和政府资金。

3. 替代货币化渠道：企业许可、API 费用和面向开发者的服务。

现实比理论更复杂

但现实远比理论模型复杂。一位维护者分享了自己的经历：「我作为几个小型项目的维护者，看到 PR 和问题完全消失了。我的猜测是，人们不再『Google 寻找做 X 的库』，而是让 AI 解决问题，AI 直接生成解决方案。」

但随即有人反驳：「这恰恰说明 AI 可能在减少对通用开源项目的依赖，但不会杀死开源。」

另一位开发者则从另一个角度思考：「AI 生成的代码质量参差不齐，需要大量审查和测试，这可能抵消了速度优势。」

结语：变革已来，适应为王

无论你持何种观点，一个事实无法否认：AI 正在彻底改变软件开发的方式。

截至 2024 年 10 月，Google 超过四分之一的新代码由 AI 生成并由工程师审查。Anthropic CEO 在 2025 年 9 月报告称「70、80、90% 的代码由 Claude 编写」。GitHub 数据表明，到 2024 年底，AI 生成了约 29-30% 的美国贡献者编写的 Python 函数。

正如一位网友总结：「开源生态系统将适应 AI。那些真正需要协作的基础设施项目将继续存在，而更多个人化、特定用途的小工具将涌现。AI 不会杀死开源，它只是让开源更接近其原始精神——解决实际问题，而不是为了简历加分。」

变革已经到来，适应者生存。