Codeberg 全面封殺「氛圍編碼」專案：358票對144票通過，開源社群迎來AI監管分水嶺

Codeberg 通過了什麼？

Codeberg 公布了兩項明確的政策 ：

1. 具有約束力的承諾：Codeberg 絕不會將任何專案或用戶資料用於訓練大型語言模型（LLM）或其他生成式AI系統。
2. 禁止託管專案：禁止託管「主要內容由」生成式AI工具（包括 Claude、OpenAI Codex 等服務）所撰寫的程式碼專案，這項禁令已正式納入 Codeberg 的服務條款（Terms of Use）。

這項禁令不涵蓋以下情況：已建立活躍社群的既有專案、偶爾接受LLM輔助貢獻的一般專案，以及小型實驗性專案 。

投票結果

這項LLM政策由Codeberg繳費的活躍會員經過兩週投票後通過 ：

• 358票贊成（約69%）
• 144票反對（約28%）
• 14票棄權（約3%）

多家媒體均報導了這些確切數字 。投票率約為所有活躍會員的半數，而在表態的會員中，約有71%投下贊成票 。

禁令理由：基礎設施壓力、成本增加與信任侵蝕

Codeberg 給出了幾個相互關聯的理由 ：

• 基礎設施與成本壓力。這個由志願者運營的平台指出，大量低品質AI生成專案被棄置在平台上，導致託管成本和資源消耗急遽上升。這些專案消耗CI/CD分鐘數、儲存空間和頻寬，卻幾乎沒有持續的人力維護 。
• FLOSS（自由/開源軟體）信任的侵蝕。Codeberg 認為，LLM生成的程式碼讓公共資源充斥未經測試、缺乏維護且無人負責的軟體，破壞了自由/開源生態系統在協作與安全稽核上所依賴的信任基礎 。
• 不明確的法律與版權狀態。生成的程式碼版權歸屬模糊，難以符合 Codeberg 服務條款中要求專案必須具備明確授權的規定 。
• 安全與風險考量。平台指出，AI生成的程式碼缺乏足夠的安全防護，可能引入未經人類審查的潛在漏洞 。
• 志願維護者的負擔。大量AI生成的pull request讓志願審查者不堪負荷，這與 Godot 實施類似禁令的動機如出一轍 。

執行機制

執行方式被設計為務實但堅定 ：

• 服務條款限制。禁令已寫入 Codeberg 的服務條款。凡「主要內容由」LLM生成的程式碼的專案，均禁止託管 。
• 檢舉與審核。執行依賴社群檢舉與審核。Codeberg 尚未宣布採用自動偵測工具；審核人員將逐案評估 。
• 灰色地帶豁免。小型實驗、一般性接受部分LLM貢獻的專案，以及已建立的活躍社群，明確不在禁止之列 。政策瞄準的是「氛圍編碼」（vibe-coded）專案——本質上是幾乎未經人類整理、由AI大量傾倒的儲存庫 。
• 同步的資料使用禁令。第一項決議——Codeberg 不會抓取或使用託管資料進行AI訓練——是一項具有約束力的組織承諾，可由會員監督執行 。

Godot 的類似立場（在 Codeberg 前不久）

Godot 基金會於 2026年6月30日 宣布了非常類似的政策——大約比 Codeberg 的全平台投票早了約三週 。

Godot 政策的關鍵要素 ：

• 禁止AI撰寫的程式碼。不接受任何由AI撰寫的重要程式碼進入引擎程式碼庫。
• 禁止自主AI pull request。由AI代理提交的pull request將自動被拒絕。
• 禁止AI生成的溝通文字。在人類貢獻者之間使用AI生成的訊息也遭到禁止。
• 有限例外。僅允許將AI輔助使用在次要、繁瑣的任務上，例如程式碼補全、正規表達式、尋找與取代——這類工具僅是輔助人類撰寫程式碼。
• 對新貢獻者更嚴格的PR控制。新貢獻者（定義為合併pull request數在三個或以下者）在提交重大功能或顯著重構之前，需要先獲得維護者的明確許可。

Godot 提出的理由與 Codeberg 直接重疊：AI生成的pull request數量暴增，讓志願審查者不堪負荷，降低了程式碼品質，並侵蝕了對貢獻流程的信任 。