最新研究戳穿AI写代码的致命骗局：越改越烂，连人类屎山都打不过！

来源：市场资讯

（来源：钛媒体APP）

凌晨两点的工位，程序员小李盯着屏幕上Claude刚写的第三版代码欲哭无泪：

最开始他的需求很简单：写个用户登录接口，AI十分钟就交了活，跑起来全对。后来要加验证码、要做三方登录、要接权限系统、要适配多租户......改到第五轮的时候，AI写的代码已经乱成了意大利面，一个函数塞了五百行，重复逻辑抄了八遍，加个新功能要改三个地方，改完又崩两个旧功能。

小李忍无可忍重写了整个模块，边敲边骂：什么AI编程替代程序员，写出来的代码越迭代越烂，最后擦屁股的还不是我？

如果你也有过这种经历，恭喜——最近来自威斯康星麦迪逊大学、MIT的研究团队直接把这个痛点做成了行业基准，实锤了当前所有AI编程Agent的致命缺陷：单次写代码个个都是神，长期迭代改需求，全是越写越烂的废料生成器。

（论文指路：https://arxiv.org/abs/2603.24755）

他们甚至专门做了个叫「SlopCodeBench」的评测基准，名字直白到扎心：专门测AI写的「垃圾代码（Slop）」到底有多退化。

我们被AI编程评测骗了这么久？

先问大家一个问题：你平时看到的AI编程能力测评，是不是都是这个画风：

《GPT-5正确率秒杀SWE-Bench！》

《Claude Opus写代码通过率超90%！》

《新模型击败80%程序员！》

这些测试有一个算一个，全是「一锤子买卖」：给你一个完整的、不会变的需求，看AI能不能一次性写出能跑通所有测试用例的代码。

但现实中写代码是这样的吗？哪个产品经理会第一天就把需求给你写全？哪个项目不会中途加功能改逻辑？哪个系统不是从一个简单的Demo，一步步堆成十万行百万行的庞然大物？

说白了，现在的AI编程评测，考的全是「开卷期末考试一次性考满分」，但真实开发是「每天加一门新课，课本还天天改，你得在旧笔记上不停补内容，最后整个笔记还得逻辑通顺能当教材」。

这种评测和真实场景的脱节，直接造出了「AI写代码比人强」的虚假繁荣——真放到需要迭代几个月、改几十版需求的项目里，AI写出来的代码，烂得比维护了十年的屎山还吓人。

SlopCodeBench：专门戳破AI泡沫的「魔鬼测试」

这次研究者搞出来的SlopCodeBench，就是完全照着真实开发的「痛苦模式」设计的，堪称AI编程Agent的「高考地狱模式」：

测试规则完全复刻真实开发

整个基准包含20个常见开发场景（比如写个表达式解析器、做个代码搜索工具），每个场景拆成93个逐步变复杂的检查点——就像产品经理每周给你提的新需求：

一直到第八个需求堆上去......

最狠的是这三条规则，完全不给AI开外挂：

1.不预设任何内部接口：只告诉你外部要做成啥样，代码架构怎么设计、函数怎么拆，全靠AI自己定，相当于产品只说「我要个能聊天的APP」，技术方案全靠你想。

2.不暴露测试用例：AI只能像人类开发者一样，对着需求文档自己想边界情况，写完了才知道哪里错了，不会给你把所有测试用例列出来让你对着改。

3.必须在上一轮的代码基础上改：不能每次都重写，就像你接了前任的烂摊子也得接着维护，不能上来就说我要重构。

两个指标直击「烂代码」本质

这次研究者没搞虚的「通过率」，而是直接抓了两个所有程序员都深恶痛绝的烂代码特征：

1.结构侵蚀（Structural Erosion）

说白了就是代码逻辑全堆在少数几个「超级函数」里。比如你最开始写登录逻辑是个20行的小函数，后来加了七八个需求，AI懒得拆新函数，直接往里面堆代码，最后一个函数塞了上千行，圈复杂度（简单理解就是逻辑分支的数量，越高越难改）飙到几百，改一行崩十行。

研究者的计算方式也很直观：先算每个函数的「复杂度权重」= 圈复杂度 x 代码行数的平方根，再看圈复杂度超过10的高风险函数，占了整个项目总权重的多少，比例越高代码越烂。

2.冗余度（Verbosity）

就是代码里重复的、可以简化的垃圾内容占比。比如同样的参数解析逻辑，AI在8个地方抄了8遍；明明可以用循环实现的逻辑，AI写了十几行重复的if-else。研究者用137条规则扫描常见的冗余模式，再加上克隆代码检测，直接算出你写的代码里有多少是没用的废料。

测试结果扎心了：所有AI全败，没有一个能打

研究者测了当前市面上最能打的11个模型，包括Claude Opus 4.5/4.6、GPT 5.1-5.4、GLM 4.7，结果没有一个能打的，直接把AI编程的底裤都扒了：

连一个完整项目都做不下来

没有一个AI Agent能从头到尾完成任何一个问题的所有检查点，哪怕是当前最强的Claude Opus 4.6，严格通过率也只有17.2%——相当于做10个项目，8个半都是烂尾的。

更吓人的是退化速度：

研究者给大家举了个真实案例：在 circuit_eval（电路模拟器）这个问题里，Claude Opus 4.6最开始的 main() 函数只有84行，圈复杂度29，还算是个正常的代码。经过8轮需求迭代之后，这个函数直接膨胀到了1099行，圈复杂度飙到285，9个命令分支抄了9遍完全一样的参数解析逻辑，你想加个新命令，得先把这9遍逻辑全改对，少改一个就报错。

这像不像你做项目的时候，前两期跑得挺顺，到第三期加需求的时候发现之前的代码写死了，只能加班重写？AI跟你犯的错一模一样，甚至更离谱。

AI写的代码，比人类屎山还烂2倍

研究者还专门找了48个不同Star量级的Python开源仓库做对比，从几千Star的小工具到scikit-learn、scipy这种明星级项目，结果AI的脸被打得啪啪响：

直观对比就是：

更扎心的是：连以复杂度高著称的scikit-learn（0.411）和scipy（0.457），都比AI写的代码健康得多。

研究者追踪了20个开源仓库好几年的提交记录，发现人类写代码，只要是正经维护的项目，质量基本保持平稳，甚至会越重构越好。但AI写的代码，每迭代一次质量就掉一截，根本没有停下来的意思。

说句不好听的：你吐槽了一万遍的公司祖传屎山，都比AI迭代几轮写出来的代码质量高。

提示词也救不了！越改越贵，还越改越烂

看到这里肯定有程序员会问：是不是我提示词写得不够好？我让AI先写设计文档、让AI不要写冗余代码、让AI注意架构，是不是就能解决问题？

研究者专门做了提示词干预实验，测试了两种程序员最爱用的「魔法提示」：

1.「反slop提示」：明确告诉AI不要写重复代码、不要过度工程化、要拆函数、要避免冗余模式，

2.「先规划提示」：要求AI先写详细的设计方案，确认没问题再写代码。

结果怎么样？确实，初始质量有改善：冗余度降低了33%~34%，前两轮的代码看起来确实干净多了。

但重点来了：退化速率一点没变——两条退化曲线几乎是平行的，无非是一个起点低一点，一个起点高一点，到最后都会烂到没法看。正确率更是没有一丁点提升，统计检验直接显示没有显著差异（Wilcoxon检验，p > 0.05）。

更讽刺的还在后面：干净的代码反而更贵！GPT 5.4用了「反slop」提示之后，完成项目的花费从304美元涨到了450美元，涨了快一半，但通过率反而从37.2%掉到了27.1%——钱花得更多了，活干得更烂了。

为什么会这样？因为AI为了写更干净的代码，会花更多token去思考架构、去拆函数，但它本质上还是没有长期架构设计的能力，后面改需求的时候，该乱堆还是乱堆，该重复还是重复，前面花的那些设计的钱，全打了水漂。

根本问题：AI根本不懂「设计纪律」

为什么AI单次写代码那么厉害，迭代起来就这么拉？核心原因其实很简单：当前的AI编程Agent，根本没有迭代式软件开发需要的「设计纪律」（设计规则）。

人类开发者写代码的时候，脑子里是有「长期规划」的：

但AI没有这个意识，它所有的决策都是「短期最优」：当前这一轮需求我要最快跑通，怎么简单怎么来。

你看AI写的代码，每一轮单独看好像都没问题，合到一起就是个随时会炸的火药桶。这不是能力问题，是「思维模式」的问题：人类写代码是给未来的自己和同事写的，会考虑长期维护成本；AI写代码是给当前这轮prompt写的，根本不管后面怎么改。

现在的所有评测，都在奖励AI的「短期行为」：只要这次能过测试，你代码写得再烂都算对。但真实的软件工程，要的是「长期可维护」，这恰恰是当前AI最缺的东西。

最后说两句

这次SlopCodeBench的研究，本质上是给现在热得发烫的AI编程浇了一盆冷水：我们离「AI替代程序员」，还差了十万八千里。现在的AI更像个能干的实习生，给你写个小工具、做个一次性的脚本、帮你查个API用法都没问题，真要让它负责一个长期迭代的项目，最后擦屁股的还是你自己。

给非技术读者说句实在话

不要被「AI几分钟写一个系统」的噱头骗了，软件的核心成本从来不是第一版怎么写，而是后面几年怎么改、怎么维护。AI写的第一版确实快，但后面每改一次成本翻倍，最后总成本比人类写的高好几倍，这账算下来一点都不划算。

给程序员朋友的建议

1.不要怕AI抢你饭碗，至少现在，能把控长期架构、能维护迭代项目的开发者，比任何AI都值钱。

2.用AI写代码的时候，不要直接让它改旧代码，尤其是复杂的核心逻辑。最好让它给你写方案参考，你自己来控制架构，再让它写具体的实现，写完了你要做Code Review，别什么代码都往仓库里提。

3.别在「怎么写提示词让AI写出好架构」上浪费太多时间，这玩意儿目前真的救不了，该你做的设计你得自己做，甩锅给AI最后背锅的还是你。

4.反而可以多关注「AI代码质量检测」相关的工具，以后你大概率会经常干「给AI擦屁股，改它写的烂代码」的活，有工具能省不少事。

至于AI编程未来怎么走？这次的研究其实已经指了个很明确的方向：别再卷单次任务的通过率了，是时候想想怎么让AI学会「为未来写代码」，学会像人类一样有设计纪律，知道写代码不是一锤子买卖。

毕竟，软件工程的本质，从来都不是写能跑的代码，而是写能改、能维护、能活好几年的代码。这个坎，AI要是跨不过去，就永远只是个写一次性代码的工具而已。（本文首发钛媒体APP，作者 | 硅谷Tech-news，编辑 | 焦燕）