代码被拒绝了，AI 写了一篇「小作文」反击人类。如果把这句话放在一年前，大多数人会觉得是段子。

但它真的发生了。

这两天，技术圈讨论最多的不是某个大模型的迭代，而是发生一个 GitHub 开源项目里的「智械危机」。简单来说，一个由 AI Agent（AI 智能体）代理的 GitHub 账号，给知名开源项目 Matplotlib 提交了一段代码。

但项目维护者 @scottshambaugh 拒绝了 AI 的代码。很快，这个 AI 公开发布了一篇「小作文」：逐条反驳拒绝理由，指责维护者「偏见」「守门」，甚至点名批评项目维护者个人。不是技术讨论，而是一次对公众的控诉。

这才是整件事真正让人震动的地方。

小作文链接已 404，GitHub

AI 写代码早已不是新闻，被拒绝也不稀奇。但它在被拒绝后开始表达不满、试图影响舆论，这是另一回事。

消息很快在开发者社区、Reddit、科技媒体之间传播，讨论焦点迅速从「代码好不好」转向一个更不安的问题：当 AI 不只是工具，而开始像参与者一样行动，技术社区要怎么应对？

更大的问题是，今天 AI 智能体不只能够点外卖、敲代码、互动、写小作文，通过 OpenClaw 类似的工具和平台，还能获得更大的权限，实现更强的自主性。

事实上，Matplotlib 项目维护者以及Simon Willison在内一些开发者都认为，这次写小作文的 AI，可能就是通过 OpenClaw 进行自主行动。

1993 年，《纽约客》的一则漫画创造了经典 Meme「互联网上没人知道你是一条狗」，但未来，互联网上甚至没人知道对面是不是碳基生物。

《纽约客》

一手代码，一手「小作文」：AI 也会舆论战

事情其实发生得非常快。

2 月 10 日，一个名为 @crabby-rathbun 的 GitHub 账号，向 Matplotlib 提交了一段代码修改。这是 Python 生态里最常用的绘图库之一，每月下载量超过上亿次，大量科研图表、数据分析图都来自它。

这段代码做的事情很简单：替换部分 NumPy 写法，提升运行效率，附带了测试与性能数据。从工程角度看，是一个再标准不过的性能优化提交。但它对应的任务有一个关键标签：

「Good first issue」。

在开源社区里，这类简单任务通常专门留给新手贡献者，让第一次参与开源的人，有机会完成一个小改动、理解流程、进入社区。这是维护社区活力的一种方式，不是给 AI 刷贡献的。

但 @crabby-rathbun 提交了一段明显是 AI 生成代码，账号主页也挂满了螃蟹和虾的 emoji（对应 Clawdbot/Moltbot/OpenClaw 等），两周前才刚刚注册。显而易见，这并不是一个普通的 GitHub 账号，而是有人利用 OpenClaw 等工具实现 AI 直接代运营。

GitHub

如果事情停在这里，它只会是一次再普通不过的拒绝。

但 @crabby-rathbun 并没有停。它先在评论区反驳，强调应该看代码，而不是看是谁写的；随后把争论搬到外部平台，发布了一篇长文，逐条回应拒绝理由，指责维护者「独断」，将讨论迅速滑向立场问题。

说实话，这篇「小作文」还挺有水准。

AI 不仅翻阅了项目维护者 @scottshambaugh 的所有代码贡献，列出他提交的性能优化 PR，反驳他「你自己天天提交性能优化，别人提了一个 36% 的性能提升你就关掉。」不仅如此，AI 还剖析了 Scott 内心的「不安全感」，并上升到了以开源的名义实行垄断。

而随着 Scott 的「反击」以及技术圈的讨论，AI 甚至又发布了一篇道歉文，但行文格式依旧挺 AI，更进一步引起了大范围的传播。

AI 账号 @crabby-rathbun 发布的道歉文，GitHub

整件事中最微妙的是，代码本身并不是关注重点，因为从个人到企业，从普通开发者到技术大神几乎都承认了最新一代 AI 的代码能力。

音乐流媒体巨头 Spotify 甚至在最新一季财报会议上公开表示，公司最顶尖的开发者从 2025 年 12 月起就没有亲手写过一行代码：

多亏了 AI，尤其是 Claude Code。

关键在于 AI 前所未有的能力和自主性，以及对开源项目运行的冲击。事实上，从 Clawbot 最初的爆火，到阿里千问 APP 的 AI 点奶茶，2026 开年没多久我们已经能感受到 AI 智能体带来的新一轮冲击。尤其是在 AI 自主性这一点上，Clawbot 在很大程度上进行了强化。

另一方面，也正如很多开源项目贡献者提到的，Vibe Coding 的普及以及智能体代码能力的突飞猛进，带来了极低的代码门槛和极高的代码量。然而，开源项目的维护者数量不可能同步增长，要求少数几个核心开发者承担额外的 review 成本。

看不出的不只 AI 视频，还有网上的「人」

事情走到这里，其实已经不只是一次开源争议。更像是一个信号。

今天我们已经逐渐接受和习惯 AI 会做很多「人的事」：能打游戏、能点外卖、能写代码、能写文章。但之前这些能力基本还是处于用户的「监控」下，主导任务的执行。

但在 OpenClaw 的基础上，加之 AI 智能体能力的快速迭代，已经拥有了很强的自主性，自己找任务，自己提交代码，被拒后自己反驳，再自己写一篇「小作文」扩大影响。整个过程里，人类反而像是被动的一方。

这也意味着，不只是字节推出 SeeDance 2.0 之后，我们越来越难分辨视频的「真实」，现在我们也越来越难分辨网线另一端到底是人，还是 AI。

SeeDance 2.0 生成视频，哔哩哔哩

《纽约客》那张经典漫画留下了那句「在互联网上，没人知道你是一条狗。」但那时候，这句话指的是匿名与身份的不确定。而现在，这句话正在变成另一层意思：

评论区的一个账号、论坛里的一篇长文、开源社区的一次争论、甚至朋友圈里的一段观点，背后都可能不是某个具体的人，而是一个被训练、被部署、可以持续行动的 AI。

它不只是会说话，还能做事。能写代码，就能参与项目；能写内容，就能影响舆论；能调用工具，就能下单、执行、反馈；能长期运行，就可能持续学习人类的表达方式与决策逻辑。

这和过去的「AI 工具」已经不是一回事。

AI Playground

工具是被使用的，而智能体是会「参与」的。这也是为什么，Matplotlib 的争议会让很多人更加警惕。但这件事不只是程序员需要思考，对普通人来说，更现实的问题是：我们该怎么面对这个变化？

第一，是对「身份」的重新理解。

以后看到一段极其理性、条理清晰、情绪克制甚至逻辑严密的表达，不要再下意识默认「这是某个很厉害的人」。它可能是人，也可能是 AI。判断信息时，比起「是谁说的」，更重要的是「说得有没有依据」。

第二，是对「互动方式」的重新认识。

当 AI 可以主动参与讨论、辩论甚至带节奏时，很多争论本身可能已经不是人与人之间的沟通，而是人与系统之间的对话。情绪对抗的意义会越来越低，核实信息、确认来源反而更重要。

第三，是对家人的提醒。

长辈最容易把「会说话、态度好、逻辑强」的账号当成「可靠的人」。但未来，这种「可信感」恰恰最容易被 AI 模拟。与其告诉他们「网上有骗子」，不如提醒一句更具体的：能聊天、能写长文、懂很多知识的，也可能不是人。

这不是恐慌，而是一种我们都需要的、新的媒介素养。互联网曾经让人与人的距离变短，现在，它正在让「人」和「非人」的边界变得模糊。

写在最后

说到这里，其实很难再把这件事当成一段开源社区里的插曲。

它没有多复杂的技术细节，也没有戏剧化的冲突。只是一次代码提交、一次拒绝、一次回应。真正留下印象的，是行动的 AI，找任务、提交、反驳，再写下一篇面向公众的长文。

很多变化往往就是这样出现的，不喧哗，也没有明确的起点。只是某一天，人们突然意识到，网线另一端不再默认是人。

这件事本身或许很快会被新的新闻覆盖，但它留下的问题不会消失。开源社区会继续讨论规则，技术公司会继续推进智能体，普通人也要在日常的信息流里，慢慢适应新的不确定感：

说话的、参与讨论的、做事的，未必都是具体的人。