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大家好，我是Tony Bai。
在 AI 辅助编程疯狂席卷全球的今天，几乎每个开发者的双眼都被“效率翻倍”、“一键生成应用”的狂热口号晃得睁不开眼。大厂管理层在积极推进“全员 AI 编码”，创业者在吹嘘“氛围编码（Vibe Coding）”。
然而，就在这个全民狂欢的时刻，科技界最著名的叛逆天才、传奇黑客 George Hotz（网名 Geohot） 站了出来。他曾在 17 岁时成为全球首位解锁 iPhone 的人，随后又单枪匹马破解了 PS3，并创办了自动驾驶独角兽 Comma.ai。
最近，Geohot 在他的个人博客上发表了一篇名为《The Eternal Sloptember（永恒的垃圾九月）》的文章。在这篇文章里，他用极其冰冷且辛辣的笔触写道：
“我在这里立个 flag：在软件开发中引入 AI Agent，将是行业历史上代价最昂贵的错误之一。因为 Agent 根本不会写程序，而人们需要花越来越长的时间才能意识到这一点。”
这篇文章迅速引爆了开发者社区。在 Reddit 的 r/webdev 板块上，该话题斩获了数千个高赞，引发了无数一线架构师和开发者的强烈共鸣。
为什么这位顶级黑客会把 AI Agent 视为软件工程的毒瘤？他口中的“永恒垃圾九月”究竟隐藏着怎样可怕的行业真相？
要理解 Geohot 的愤怒，我们首先需要理解他借用的一个历史梗——“永恒九月（Eternal September）”。
在互联网早期的 Usenet 时代，每年九月，都会有大批大学新生接入网络。这群新手由于不懂网络礼仪（Netiquette），会短暂地破坏原有技术社区的纯粹与优雅。但过去，老用户们只需花费一个月时间，就能将这些新生“同化”。
直到 1993 年 9 月，美国在线（AOL）向其数百万普通用户全面开放了 Usenet。新手的涌入再也没有停止过，原有社区的精致文化被彻底、永久地稀释了。从那以后，老网民将这个悲剧称为“永恒九月”。
Geohot 认为，现在的软件工程正在经历一场由 AI Agent 带来的“永恒垃圾九月（The Eternal Sloptember）”：
大模型（LLM）本质上是“高度复杂的统计模型，旨在模仿人类编程的分布”。它们吐出来的代码，在语法和格式上看起来天衣无缝，但在底层逻辑和系统架构上，往往是坏的、错的。最致命的是，这种“错”被包装得越来越隐蔽，越来越难以被察觉。
无数根本不具备底层系统思维的“调参手”，正在用 AI 疯狂向世界的开源社区和企业代码库里倾倒垃圾代码（Slop）。
和那些只会纸上谈兵的评论家不同，Geohot 亲自用 AI 进行了长达 6 个月的深度开发实验。
他尝试用 AI Agent 编写他的深度学习框架 tinygrad 的部分代码，甚至尝试用 AI 逆向工程一块 USB 到 PCIe 的芯片。
他的实验结论可以用两个词来概括：极其失望。
“AI 确实非常擅长快速搭建一个原型（Prototype），”Geohot 承认。但当你试图去打磨它、消灭最后 5% 的边缘 Bug、让其达到工业级标准时，AI 就会变成一台“老虎机（Slot Machine）”：
[输入 Prompt] ───> 摇下老虎机摇杆 ───> [输出 buggy 代码 A]
│ (发现错误，重新 Prompt)
▼
[输入修正 Prompt] ───> 再次摇下摇杆 ───> [输出稍微不同的 buggy 代码 B]
你一次次地拉下摇杆（修改 Prompt），AI 一次次给你吐出看似不同、实则依然带有微妙缺陷的代码。你感觉自己只差临门一脚，但你永远无法真正跨过那条代表“完美交付”的终点线。
“这种试错和盲目摸索（类似Ralph loop），比我自己从第一性原理出发去手写，要慢得多。”Geohot 坦言，“这完全达不到我工作过的任何一家公司的基本技术门槛。”
相比之下，他发现一个古老的自动漏洞挖掘工具 AFL（American Fuzzy Lop，模糊测试工具） 找出的代码漏洞都比大模型多。因为 AFL 是纯粹确定性的，它没有人类社交焦虑，更没有被 AI 公司的“心理战（Psyops）”所污染。
既然 AI Agent 开发如此低效，为什么现在各大巨头依然在疯狂推进？
Geohot 揭示了企业管理层一个极其荒谬的逻辑漏洞：对“虚假指标”的崇拜。
在大型企业中，管理层通常是非技术出身的。他们无法辨别代码的高级设计与品味，他们只能看懂看得见的指标——比如“开发进度图表”和“代码产出行数（Lines of Code, LOC）”。
“那些底层的、平庸的开发者（Bottom Performers），通过使用 AI，突然产出了 10 倍的代码量。”
管理层看到图表后大喜过望：“看啊！我们的团队多有效率！这个星期我们提交了 100 个 PR！”
但他们不知道，这多出来的 10 倍代码，全部都是无法维护的“工业垃圾（Slop）”。
这造成了极度扭曲的恶性循环：
这就是为什么 Geohot 说：“AI Agent 对大企业的伤害，远比对个人或小团队的伤害要深得多。”
Reddit r/webdev 板块上的大批大厂老兵，用自己身边的真实惨剧，印证了 Geohot 的预言。
一位在 Fortune 100 强企业工作的开发者留言道：
他们的管理层在大会上狂热地宣称“AI 将接管一切开发，以后周五下午直接让 AI 部署 1 万行代码上线”。
“我们这些一线的工程师在下面默默看着。等这波 AI 狂热退去，账单到期，面对一堆无人能懂的‘黑盒代码（Black Boxes）’在半夜 3 点崩溃时，这些管理层会迎来极其残酷的梦醒时刻。”
目前的微服务和企业级软件，本就已经因为复杂的业务需求和拼凑的库而变得极其脆弱。一旦你引入 AI，让它用“在 StackOverflow 上抄来的、似是而非的代码”去填补这些系统的空隙，你实际上是在制造一个“无法被任何人理解、也无法被任何人重构”的终极怪胎。
“没有经验的 junior 开发者加上 AI，就是一场灾难的配方。” 另一位老兵写道。
面对这场由大厂和 AI 巨头联手制造的“AI 妄想症（AI Psychosis）”，真正的工程师该如何自救？
Geohot 在文章的结尾，给出了一个极具力量、甚至带有一丝英雄主义的生存守则：
“这个时代真正的故事，将是谁能在这场‘AI 妄想症’中保持清醒，不伤害到自己。”
技术世界正在迎来一场由大量平庸代码构成的泥石流。但泥石流终会退去，那些在风暴中死守底层常识、拒绝交出思考方向盘的真正工程师，将在废墟之上，重建这个世界的数字基石。
资料链接：
今日开放讨论：
你同意 Geohot 关于“AI 降低了代码质量，最终会拖垮大企业系统”的悲观论调吗？在你的团队里，是否也出现了“LOC（代码行数）增加，但系统却变得越来越像黑盒”的苗头？
欢迎在评论区分享你的一线工程经历，我们一起在这个狂热的时代保持冷峻的思考！
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