Ronacher 批評 AI 生成的錯誤報告

Armin Ronacher 識別出由 AI 生成的文字是專案維護者接收支援請求的一個主要失敗模式。他解釋說，用戶正在將他們的觀察結果輸入大型語言模型（LLMs），從而產生充滿自信但技術上不準確的推測的報告，關於根本原因和實施策略。這會導致除錯噪音，包括不正確的程式碼類比和不存在的錯誤類別。Ronacher 強調需要原始的、人工觀察到的事實——具體的命令、預期的行為和實際的日誌——來維護軟體質量。