Copilot 慢慢逼疯微软程序员：AI 写代码，人类收烂摊子，修 Bug 也全靠改 PR 标题？

近日，一场关于 GitHub Copilot 的风波在 Reddit 上引发开发者群体的广泛关注。一位用户以《我的新爱好：眼睁睁看着 AI 如何慢慢逼疯微软员工》为题发帖，调侃微软的 Agent 在 .NET 仓库中提交的一系列“令人头皮发麻”的 PR（Pull Requests），指出 Copilot 在这些 PR 中的表现都不尽如人意，因此他“忍不住从中找到了幸灾乐祸的快感”。

他还提到，自己也替那些被要求审查这些 PR 的微软员工感到心疼。他猜微软高层可能是强制性地要求大家用 Copilot，而程序员们也只能硬着头皮去应付。所以他说，他的“幸灾乐祸”更多是针对那些只知道吹捧 AI、盲目推自动化的微软领导。

这个帖子引发了大量围观与讨论，也意外地成为了探讨 AI 编程现实与预期之间落差的切入口。

Copilot Agent 公开测试引发争议

本周，微软正式发布了 GitHub Copilot Agent。据官方介绍，这一代理基于先进的大模型，擅长在经过充分测试的代码库中执行低至中等复杂度的开发任务，涵盖添加功能、修复 Bug、扩展测试、重构代码和完善文档等场景。

从网友观察到的一些 PR 来看，微软工程团队正探索在 .NET 仓库中引入 Copilot Agent，尝试让 AI 自动发起代码修改的拉取请求（PR），这些应用场景包括底层系统修复、跨平台兼容性适配、正则逻辑修正、项目文档补全等。

微软选择将 Copilot Agent“放到一线”承担底层系统修复任务，或许是想展示 AI 编程的应用边界，但结果却适得其反。

巧合的是，就在两天前的一次开发者大会上，一位微软 .NET 员工展示了 GitHub Copilot 如何融入他们的日常编码工作流。

在演讲中，这位员工表示，AI 在代码开发层面表现出色，例如被用于更新正则表达式引擎、协助编写代码和修复现有错误，并提升内存扩展模块的能力。在整个软件开发流程中，AI 也被用于合并代码、创建和处理测试用例。该员工更是断言，AI 在日常工作中显著提高了他们的工作效率，已经完全脱离了“炒作”阶段。

微软还在演讲中明确指出，“正则表达式引擎”是 AI 最适合“练手”的领域之一。

他们强调，诞生于 2003 年的 .NET 正则表达式引擎，在沉寂多年后，正是通过 AI 才焕发新生：“有了 AI，重构这个引擎的整个过程发生了变化”。AI 让他们大幅提高了效率，比如在 literal optimization（字面量优化）方面，AI 甚至能够迅速列出几十种潜在的优化路径，其中不乏人类此前未曾尝试的思路，例如针对 Lookahead Anchor 的优化等。微软员工透露，基于 AI 的思路他们提交了一个 PR，这项优化将在 .NET 10 中生效，并能带来约 10 倍的性能提升，因为“做的事情大大减少了”。

GitHub 实践中的“残酷现实”

然而，也正是因为在这个 AI 最擅长的领域，Copilot 在 GitHub 上的实际公开的表现反而让人们更直观地看到了“AI 在预期和现实之间的差距”。

例如，在 PR 115733 这个正则表达式相关的 PR 中，Copilot 试图处理复杂嵌套量词触发的 IndexOutOfRangeException，确保正则表达式引擎的行为与用户期望一致（匹配或不匹配），而不会因意外异常而中断应用程序。值得注意的是，这并非唯一 Copilot 在 GitHub 上尝试修复正则表达式相关问题，类似的 PR 还有别的，但尝试的效果都不尽如人意。

在 PR 115733 中，Copilot 与人类协作者之间的完整互动过程大致持续了 3 天左右。

三天前，Copilot 向 .NET Runtime 仓库提交了这个 PR，并请求代码审查。同时添加了新的测试文件，但未将测试文件加入项目，导致测试未运行。

Copilot 给出的方法，描述得头头是道，但结果不太顺利。

随后一天，资深微软工程师 @stephentoub 评论指出：AI 的修复“仅止于表面”，并未解决导致栈回溯失效的根因。同时提醒测试文件未生效。

Copilot 随即修复构建问题并提交新版本测试。但这个测试加入项目后仍然还是直接失败。

所以 Copilot 忙活半天，可能也就是把标题给改了。

最后，看不下去的社区开发者纷纷加入讨论，多位开发者表示“Copilot 是不是在浪费我们时间”，并建议它删掉测试重写、或者干脆关闭 PR。

目前相关 PR 仍未能交付有效修复方案，也未获得审查者认可，算是一次阶段性失败。不少开发者在评论区直接表达了强烈的不满。一些人批评微软“花大量资源喂养一个只会写坏代码的 AI”，认为这是在浪费计算资源、污染代码库，背离了 .NET 基金会应当交付高质量代码的初衷。

也有用户担忧，这些需要人类“看护”的 AI 将压垮人类维护者，并且最终会导致不合格的代码进入生产环境，损害整个项目的可持续性与可信度。

他们质疑微软是否将 Copilot 视为取代开发者的“编程乌托邦”，尤其在近期裁员背景下，这一做法显得尤为讽刺。

这也是微软内部战略的经验教训？

这几天，随着 PR 的异常行为在 Hacker News 和 Reddit 上迅速传播，开发者社群的质疑声浪也水涨船高。许多技术人坦言：“距离真正靠谱的自动化开发，还有不小的距离。”网友指出，最令人沮丧的不是 AI 提交了无效代码，而是：每条评论下方都挂着一行“请通过反馈帮助改进 Copilot”，但从头到尾，没有一条反馈得到响应。并且更有趣的“PR 是通过删除/注释掉测试用例或更改断言来“解决”测试失败的 PR”。

另外，即使人类在评论中明确指出“测试没有被添加到项目文件中”或“新增测试失败”，AI 依然重复犯错，让人感到像在与一个“既不看评论、也无法理解自己在做什么的初级开发人员”协作。

“我无法想象那些不得不处理这种情况的人会是什么感受......如果我不为这边的人感到难过的话，这整件事就太搞笑了。”有开发者如此说道。

不过将大模型类比初级开发人员的说法也引起了一些反驳。一位开发者指出，这是对初级开发人员不公正的侮辱。因为真实的初级开发者通常能快速学习，不会反复犯低级错误。他认为 LLM 可以作为“高效的思路发散和重复劳动加速器”，但还未达到替代实习生的水平，更遑论正式开发者的水平。

有不少网友猜测这可能并不是单一团队的技术失败，而是微软高层“全线推进 Copilot”战略的一环。其他网友也从代码仓库中翻出了更多这种 PR，多个仓库同时上线 AI 代理，节奏一致，背后很可能是统一部署的行动，而一线开发者则似乎正努力配合这项还不够成熟的任务推进。

在那条爆火的 Reddit 贴文中，发帖人也特别强调了自己“幸灾乐祸”的真实指向：“我的批评其实是冲着那些大肆宣传 AI 的微软高管去的。”对于微软的程序员，他抱有很强的同情态度，并为这些开发人员表示“感到难过”。

微软高层的推动意图，其实早已有迹可循。就在几天前，微软 CTO Kevin Scott 在播客采访中直言：

“我觉得，那些还在坚持认为‘技术还没准备好’的人——比如他们尝试做点什么时觉得‘成本有点高’或者‘功能还差一点火候’——如果因此选择继续观望，恐怕很快就会被远远甩在后面。为未来一年，一切都会变得更便宜、更强大，这是我非常确定的事情。放在 2025 年来看，这已经不是一个难以接受的判断了。”

从上而下推动 AI 工具的普及，并非微软一家的策略。在许多科技公司，类似的趋势正在显现：AI 正逐步以“自上而下”的方式进入开发工作流，而不再完全依赖开发者自发采用。

微软高级应用科学家 Brian Houck（研究开发人员生产力） 也在一次播客中分享了他们推动 AI 在开发团队中落地的经验。他提到微软内部一直在研究如何提高他们工程师的采用率，并强调：

“只要领导层大力倡导使用人工智能工具，就能让开发者成为日常用户的可能性提高七倍。”

而且，他认为这种倡导来自高层不仅仅是为了鼓励使用，更是为了告诉大家，这（东西）没问题。

另外，除了高层推动，Brian 还特别提到“本地领军人物”的作用。他们通常是那些更资深、具备团队影响力的开发者。通过他们的示范，AI 工具更容易在团队中产生实际影响。微软的观察显示，拥有这类倡导者的团队，AI 采用率会高出约 22%，从而更容易将 AI 工具系统化、流程化地融入日常开发工作。这或许也解释了为什么微软选择在 .NET 仓库中进行 AI 编程的试验：它可能被视为一个理想的“试验田”，并以此推动其在更广泛的开发者群体中的普及。

争议背后的思考

话说回来，这场围绕 Copilot 的争议，不只是对某几条“奇怪 PR”的吐槽，更像是一面镜子，映射出技术理想与现实落地之间的鸿沟。

一边是公司高层，对 AI 的未来充满信心，恨不得立马就全面铺开；另一边呢，是还没完全准备好的工具、忙得焦头烂额的一线开发团队，还有开发者社区，他们对这种“说得天花乱坠”的 AI 故事，已经越来越警惕了。

也许，真正值得我们去琢磨的，不是 AI 到底能不能写出正确的代码。而是当这场技术变革以“命令”的方式推下来的时候，开发者们到底有没有足够的空间去质疑、去尝试、去改进，最终形成一套真正适合自己工作的开发模式。

所以，AI 编程工具能不能真正“跑起来”，关键就在于我们能不能在自动化和现实之间找到那个平衡点。

参考链接：

https://old.reddit.com/r/ExperiencedDevs/comments/1krttqo/my_new_hobby_watching_ai_slowly_drive_microsoft/?limit=500

https://news.ycombinator.com/item?id=44050152

https://www.youtube.com/watch?v=gieL0bxyTUU

https://www.youtube.com/watch?v=jYHLKtWM164

https://getdx.com/podcast/brian-houck-ai-adoption-playbook/