TLDR;

Ferramentas de codificação com IA facilitam a criação de novas features e módulos para desenvolvedores experientes em projetos de código aberto, como no VLC.. Elas geram uma inundação de código de baixa qualidade de contribuições inexperientes, sobrecarregando revisores e fragmentando ecossistemas de software.. Projetos como Blender, VLC e cURL relatam declínio na qualidade de pull requests e até pausaram programas de bug bounty devido ao excesso de submissões ruins.

Resumo

Em um mundo onde ferramentas de IA para codificação tornam a criação de software barata, espera-se que projetos de código aberto se beneficiem, mas na prática o impacto é misto e problemático. Analistas preveem o fim das empresas de software tradicionais, mas especialistas relatam que essas ferramentas geram mais problemas do que soluções: uma enxurrada de código ruim e de baixa qualidade inunda repositórios, sobrecarregando revisores e fragmentando ecossistemas. No VLC, Jean-Baptiste Kempf, CEO da VideoLAN, critica a qualidade abysmal de merge requests de juniores; no Blender, Francesco Siddi nota que contribuições assistidas por LLMs desperdiçam tempo e desmotivam equipes, sem recomendação oficial. Desenvolvedores como Mitchell Hashimoto criam sistemas para limitar contribuições a usuários "vouchados", fechando portas abertas tradicionalmente, enquanto programas de bug bounty, como o do cURL, param após ser "DDOSados" por relatórios automáticos ruins. Benefícios existem para devs experientes, facilitando novos módulos ou ports, mas prioridades divergem: empresas valorizam inovação, enquanto open source prioriza estabilidade e manutenção. Investidores como Konstantin Vinogradov alertam que a IA acelera o crescimento exponencial de código e dependências, sem aumentar mantenedores qualificados, agravando a complexidade. Assim, a "morte do engenheiro de software" é prematura; a IA empodera os bons, mas exige planejamento ativo para gerenciar o caos. (198 palavras)