Ubuntu 社區一名開發者近日披露，在實際開發中測試使用谷歌的 Gemini AI 輔助編寫腳本時，生成代碼質量令人失望。相關測試場景是為 Ubuntu 每月 ISO 快照發布流程編寫一個 Python 輔助腳本。

這名開發者表示，Gemini 生成的代碼存在明顯問題，包括變量命名混亂、邏輯結構不清晰，以及對代碼語義理解不足，更像是基於表面模式拼接代碼，而非真正理解需求。這一體驗與此前使用 GitHub Copilot 時遇到的問題高度相似。

再次嘗試用AI（這次是 Gemini）協助編寫發佈輔助腳本。具體細節可查閲 PR 中的所有提交記錄和評論，但簡而言之，它存在與 Copilot 類似的問題：缺乏思考能力導致低級錯誤，無法理解語義邏輯，常生成命名混亂的變量，加劇腳本可讀性問題——這些腳本往往將工作職責奇怪地拆分到不同函數中。

https://github.com/ubuntu/ubuntu-release/pull/11

該案例再次引發社區對 AI 編程助手現階段能力邊界的討論。Ubuntu 開發者認為，當前的大模型在真實、複雜的軟件工程環境中，仍難以滿足對代碼質量、可維護性和可靠性的基本要求，更適合作為參考工具，而不是可直接依賴的生產力工具。