Ubuntu 社区一名开发者近日披露，在实际开发中测试使用谷歌的 Gemini AI 辅助编写脚本时，生成代码质量令人失望。相关测试场景是为 Ubuntu 每月 ISO 快照发布流程编写一个 Python 辅助脚本。

这名开发者表示，Gemini 生成的代码存在明显问题，包括变量命名混乱、逻辑结构不清晰，以及对代码语义理解不足，更像是基于表面模式拼接代码，而非真正理解需求。这一体验与此前使用 GitHub Copilot 时遇到的问题高度相似。

再次尝试用AI（这次是 Gemini）协助编写发布辅助脚本。具体细节可查阅 PR 中的所有提交记录和评论，但简而言之，它存在与 Copilot 类似的问题：缺乏思考能力导致低级错误，无法理解语义逻辑，常生成命名混乱的变量，加剧脚本可读性问题——这些脚本往往将工作职责奇怪地拆分到不同函数中。

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

该案例再次引发社区对 AI 编程助手现阶段能力边界的讨论。Ubuntu 开发者认为，当前的大模型在真实、复杂的软件工程环境中，仍难以满足对代码质量、可维护性和可靠性的基本要求，更适合作为参考工具，而不是可直接依赖的生产力工具。