资深计算机科学家 Stuart Spence 在个人博客发文，解释了他为何会直接拒绝由 AI 生成的低质量代码合并请求（Merge Request, MR）。他将这类低质产出称为 “AI slop”，认为其不仅浪费审查者时间，还可能破坏项目质量。

Spence 总结了六种典型情境下他会拒绝审查：

1. 冗余或应删除却未删除的代码（本应删除但未删，让审查者白白多费心）；

2. 提交者缺乏语言基础知识（AI 辅助无助于提升作者能力）；

3. AI 生成的大量“文档垃圾”（未经人工筛选的冗余文档，给 reviewer 增加负担）；

4. 引入与项目风格不一致的代码或测试（引入新框架或日志、测试风格杂乱无章，冲击一致性和认知负担）；

5. 对边界条件过度处理，反而制造 bug（可能掩盖真正问题，造成更多 bug）；

6. 无意义或已弃用的依赖，且提交者无法解释原因（无法解释原因，最终会借口说是“AI 的错”）。

不过，Spence 并非完全否定 AI。他表示，若代码属于一次性分析逻辑、功能边缘化，或提交者清晰说明了 AI 的使用与验证过程，他仍会考虑审查。