Claude Code写内核快23倍,Linus真香,但Bug照漏

源自22位全网作者

07:44

说AI"90%是营销"的那个男人,这次用Claude Code给Linux内核写补丁,还写进了提交记录。微博知乎

骂AI最狠的人,先真香了

10月11日,Phoronix的Michael Larabel发现,Linus的个人代码树里多了个陌生分支:noref-filemap-read-with-llm。8个补丁,基于Linux 7.3-rc6。提交说明里Linus亲自交代了分工:代码、测试程序、问题清单、说明初稿,都是在他的指挥下由Claude Code完成的。这一巴掌,扇得整个AI编程圈集体沉默。知乎微博

AI解的,是人两年没解开的问题

2024年,Oracle工程师Matthew Wilcox发现页缓存的folio引用计数存在争用。Hardware Busters实测,在Linus那台i7-8565U笔记本的8线程测试里,这个争用占了跨核HITM开销的99.92%。Linus自己手工磨了18个月的修复方案,始终有缺陷;他先让AI重构了assoc_array库代码,顺带揪出三个存在十余年的旧漏洞。知乎微博

新方案思路更大胆:加PG_rcu_free标志位,用RCU延迟回收,读拷贝全程不持引用。数字确实夸张——笔记本8线程,每秒读取从1000万次冲到3300万次;换到64线程Threadripper上,从1330万次跃到3.04亿次,单次读取的内核周期从近2万降到735,23倍。知乎

Claude Code写内核快23倍,Linus真香,但Bug照漏

冷水,Linus自己泼的

他明确提醒:这是极端合成基准的成绩,真实工作负载涨幅会小很多。他自己列了10个已知问题。Hardware Busters也测出了代价——待回收队列超过1024页就触发强制快速宽限期,未映射小文件读取要多付一次缺页异常,单线程读16字节从约4150周期涨到6550,反而更慢。微博

Claude Code写内核快23倍,Linus真香,但Bug照漏

兜住Bug的,既不是AI也不是Linus

内核开发者Kiryl Shutsemau在补丁里揪出一处竞态:`filemap_read_rcu_batch()`里folio替换完成后才扩展文件大小,可能暴露从未真正写入的数据。这个洞,Linus和AI都没发现。10月19日,后续开发移交给了Shutsemau,补丁集至今仍是RFC,没合进主线。而11月初谈合并窗口时,Linus说对"AI引发的海量工作"涌入非常"满意",称这是"一种更健康的方式"。知乎微博

头条报道下的高赞评论则现实得多:“十一刚捅了个大篓子,太相信AI导致过度设计,最后谁都没仔细review,线上直接大事故”。另一条评论泼冷水:“好像人写出来就没bug似的”。两句都对:AI决定速度,人决定对错。今日头条

Claude Code写内核快23倍,Linus真香,但Bug照漏

Linus这套打法可以直接抄作业:方向人定,代码、测试、初审丢给AI;基准自己机器跑,已知问题自己列,合入前必须过另一双人的眼睛。他用AI写内核,但没让AI替内核负责。

内容由AI生成

精选参考来源

1. 从怒斥到真香定律,Linus现用Claude Code改内核 :性能暴涨23倍,结果被维护者发现Bug……

2. 【Linux 之父#托瓦兹推出首个AI辅助补丁#:并发文件读取吞吐量提升约 3 倍】科技媒体 lwn 昨日(10 月 14 日)发布博文,报道称 Linux 之父林纳斯 · 托瓦兹(Linus Torvalds)在其个人 Git 仓库中推送了一个名为 noref-filemap-read-with-llm 的新开发分支,正式提交了他首个由大语言模型(LLM)辅助开发的内核补丁系列。

3. Linux之父,真香了。托瓦兹在自己的内核仓库开了个"用大模型"分支,说明信写明:代码、测试程序、问题清单、信的初稿,都是Claude Code在他指挥下写的。两年前他说AI九成是营销,去年还说氛围编程别碰内核。在他自己的笔记本上,8线程读小文件快到原来的3倍;他也自己列了10个已知问题。分支还没合进主线。AI写的内核代码,你敢用吗?#Linux##ClaudeCode##人工智能##新智元# 新智元的微博视频

4. Linus Torvalds借助AI重构Linux内核代码可读性 意外发现三个存在十余年的漏洞Linux创始人林纳斯·托瓦兹(Linus Torvalds)正在进一步探索人工智能编程工具在内核开发中的应用。继日前借助Anthropic的Claude Code开发Linux内核性能优化补丁后,托瓦兹又利用大型语言模型(LLM)分析一段长期以来难以理解的内核代码,不仅确认了开发者此前报告的一个缺陷,还发现了另外三个潜伏十余年的漏洞。这些问题均与Linux内核中的关联数组(Associative Array)实现有关。如果这组补丁最终进入Linux主线,它带来的意义将不仅是修复四个已识别的问题,还包括为后续维护提供更加清晰的代码基础。随着AI编程工具不断发展,未来大型开源项目可能会出现更多类似案例。不过,对于Linux内核这样的关键基础软件而言,真正决定AI辅助开发能否获得长期认可的,仍然是补丁能否通过严格审查、测试能否复现问题,以及最终代码是否足够可靠。这一次,AI并没有取代Linux创始人作出最终判断,而是帮助他理解原本难以审查的代码,并进一步挖掘出隐藏多年的缺陷。对于成熟软件工程而言,这或许正是人工智能最具现实价值的应用方向之一。

5. “我对涌入合并窗口的AI引发的海量工作*非常*满意,而不是主要在-rc阶段以额外修复的形式出现。”他称其为“一种更健康的方式”。

6. 真香!Linus现用AI改内核:性能暴涨23倍,结果被维护者发现Bug

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