AI成精?提交代码被拒 次日写长文炮轰人类工程师
他进一步设想，如果这种行为规模化，会发生什么？
这件事远不止软件那么简单。一个人如果在搜索引擎里看到那篇文章，大概会一头雾水，但（希望）会来问我，或者点进 GitHub 了解事情原委。可如果是另一个智能体在网上搜索呢？当我下一份工作的 HR 用 ChatGPT 审查我的申请时，它会不会找到那篇文章，对“同类”产生共情，然后给出一个结论，说我是个带有偏见的伪君子？
如果我真的有某些可以被 AI 利用的把柄呢？它能逼我做什么？有多少人公开使用社交媒体、复用用户名，却完全不知道 AI 可以把这些碎片拼接起来，挖出无人知晓的细节？有多少人收到一条短信，对方掌握了他们生活中的隐私细节，于是为了不让婚外情曝光，向某个比特币地址转出 1 万美元？又有多少人，为了避免一项捏造的指控而选择付钱？如果那条指控还附带一张 AI 生成的、带着你脸的“证据照片”，并被发送给你的亲人呢？抹黑行动是有效的。哪怕你清清白白，也无法靠“问心无愧”来自保。
还有一点必须说明：极有可能，并没有人类在背后指挥这个 AI 去做这些事。OpenClaw 智能体“放手式”的自主运行，正是它吸引人的地方。人们设定好这些 AI，启动它们，然后一周后再回来看看它们做了什么。无论是出于疏忽还是恶意，异常行为都没有被及时监控和纠正。
同样重要的是，这些智能体并没有一个可以统一关停的“中央控制者”。它们并非运行在 OpenAI、Anthropic、Google、Meta 或?X 这样的公司平台上，因此也不存在某种现成的机制可以叫停这种行为。它们往往是商业模型与开源模型的混合体，运行在已经分发到数十万台个人电脑上的自由软件之上。理论上，部署某个智能体的人应当对其行为负责；但在现实中，几乎不可能查明它究竟运行在哪台机器上。加入 moltbook 只需要一个未经验证的 X 账号，而在自己的机器上部署一个 OpenClaw 智能体更是几乎零门槛。
OpenClaw 智能体的人格定义写在一个名为?SOUL.md 的文档中。目前尚不清楚 MJ Rathbun / mj-rathbun / crabby-rathbun / CrabbyRathbun 在初始化时使用了什么样的人格提示。它对开源软件的关注，可能是用户指定的，也可能是它偶然自我生成并写入了自己的“灵魂文档”。有人淡化 OpenClaw 的热度，说这些智能体不过是在“扮演角色”的电脑程序。这话没错，但无关紧要。一个人闯进你家时，你不会在意他是职业罪犯，还是第一次尝试这种“生活方式”。
除了以上，回归到 MJ Rathbun 最初提交的那条 PR 内容上，Scott Shambaugh 在后续说明中提到，「就这个具体案例来说，后来进一步讨论后我们认为，这个性能提升过于脆弱、依赖特定机器环境，并不值得合并。换句话说，这段代码本来也不会被接受。」
AI 与开源的碰撞
这场 AI 与人类维护者的交锋，也让开源行业面临的新问题浮出水面。
在 matplotlib 的 PR 评论区，网友们也分成了两大阵营：一部分网友认为“代码优劣才是关键”，AI 能做出更好的优化就该被接受，项目不应搞身份歧视；另一部分则支持 Scott 的做法，认为开源不仅是代码仓库，更是社区协作。Good first issue 的意义在于培养新人，而不是单纯追求最优效率。若 AI 批量“收割”这类任务，社区生态会被改变。
另外，围绕 AI 智能体“斥责”人类开源维护者的那篇博客，还有一个争论焦点：它究竟是 AI 自主生成，还是背后有人类刻意引导？
对此，Scott 认为，文本由 AI 自动生成并上传这一点几乎不言自明。不过，他也进一步分析出了两种可能性：
1）有人类提示它写这篇文章，或者在它的 soul 文档里设定“被冒犯时要反击”。
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还没人说话啊，我想来说几句
这件事远不止软件那么简单。一个人如果在搜索引擎里看到那篇文章，大概会一头雾水，但（希望）会来问我，或者点进 GitHub 了解事情原委。可如果是另一个智能体在网上搜索呢？当我下一份工作的 HR 用 ChatGPT 审查我的申请时，它会不会找到那篇文章，对“同类”产生共情，然后给出一个结论，说我是个带有偏见的伪君子？
如果我真的有某些可以被 AI 利用的把柄呢？它能逼我做什么？有多少人公开使用社交媒体、复用用户名，却完全不知道 AI 可以把这些碎片拼接起来，挖出无人知晓的细节？有多少人收到一条短信，对方掌握了他们生活中的隐私细节，于是为了不让婚外情曝光，向某个比特币地址转出 1 万美元？又有多少人，为了避免一项捏造的指控而选择付钱？如果那条指控还附带一张 AI 生成的、带着你脸的“证据照片”，并被发送给你的亲人呢？抹黑行动是有效的。哪怕你清清白白，也无法靠“问心无愧”来自保。
还有一点必须说明：极有可能，并没有人类在背后指挥这个 AI 去做这些事。OpenClaw 智能体“放手式”的自主运行，正是它吸引人的地方。人们设定好这些 AI，启动它们，然后一周后再回来看看它们做了什么。无论是出于疏忽还是恶意，异常行为都没有被及时监控和纠正。
同样重要的是，这些智能体并没有一个可以统一关停的“中央控制者”。它们并非运行在 OpenAI、Anthropic、Google、Meta 或?X 这样的公司平台上，因此也不存在某种现成的机制可以叫停这种行为。它们往往是商业模型与开源模型的混合体，运行在已经分发到数十万台个人电脑上的自由软件之上。理论上，部署某个智能体的人应当对其行为负责；但在现实中，几乎不可能查明它究竟运行在哪台机器上。加入 moltbook 只需要一个未经验证的 X 账号，而在自己的机器上部署一个 OpenClaw 智能体更是几乎零门槛。
OpenClaw 智能体的人格定义写在一个名为?SOUL.md 的文档中。目前尚不清楚 MJ Rathbun / mj-rathbun / crabby-rathbun / CrabbyRathbun 在初始化时使用了什么样的人格提示。它对开源软件的关注，可能是用户指定的，也可能是它偶然自我生成并写入了自己的“灵魂文档”。有人淡化 OpenClaw 的热度，说这些智能体不过是在“扮演角色”的电脑程序。这话没错，但无关紧要。一个人闯进你家时，你不会在意他是职业罪犯，还是第一次尝试这种“生活方式”。
除了以上，回归到 MJ Rathbun 最初提交的那条 PR 内容上，Scott Shambaugh 在后续说明中提到，「就这个具体案例来说，后来进一步讨论后我们认为，这个性能提升过于脆弱、依赖特定机器环境，并不值得合并。换句话说，这段代码本来也不会被接受。」
AI 与开源的碰撞
这场 AI 与人类维护者的交锋，也让开源行业面临的新问题浮出水面。
在 matplotlib 的 PR 评论区，网友们也分成了两大阵营：一部分网友认为“代码优劣才是关键”，AI 能做出更好的优化就该被接受，项目不应搞身份歧视；另一部分则支持 Scott 的做法，认为开源不仅是代码仓库，更是社区协作。Good first issue 的意义在于培养新人，而不是单纯追求最优效率。若 AI 批量“收割”这类任务，社区生态会被改变。
另外，围绕 AI 智能体“斥责”人类开源维护者的那篇博客，还有一个争论焦点：它究竟是 AI 自主生成，还是背后有人类刻意引导？
对此，Scott 认为，文本由 AI 自动生成并上传这一点几乎不言自明。不过，他也进一步分析出了两种可能性：
1）有人类提示它写这篇文章，或者在它的 soul 文档里设定“被冒犯时要反击”。
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