Codeberg 划出了一条少见的明确界线：open source 不只是许可证，free software 也可以是一种以人为中心的协作方式。

7 月 23 日，Codeberg e.V. 公布了两项关于 LLMs 的会员投票结果。第一项承诺，Codeberg forge 及相关服务不会使用项目或用户数据训练 generative AI。第二项更有争议：修改 Terms of Use，禁止所谓的 "vibe-coded projects"，也就是主要由 heavy use of LLMs 创建或维护的项目。

独立开源代码托管平台中，人类维护者审查代码，AI 生成分支留在流程之外

Codeberg 不是 GitHub。它规模更小，由社区运营，与 FLOSS 和 Forgejo 生态关系更近。这正是它重要的原因。大型平台通常把 AI 说成生产力功能；Codeberg 问的是，靠捐赠运行的 forge 是否应该托管那些许可证开放、但几乎没有人类维护的机器生成仓库。

有争议的提案以 358 票赞成、144 票反对、14 票弃权通过，active members turnout 约 50%。Codeberg 也说明，不会马上大规模删除仓库。有活跃社区、有 pre-LLM history，或只是接受过少量 LLM-generated contributions 的项目，通常不是目标，只要项目本身不是建立在 heavy LLM use 上。

为什么 forge 会关心

Codeberg 给出的理由不只是文化立场。它提到为训练模型抓取代码的 crawlers 给基础设施带来负载；还有 storage、CI/CD 和 release artifacts 的成本。一些项目看起来活动很多，却几乎没有真实用户或维护社区。

另一个问题是信任。Maintainers 需要审查 LLM 生成的 patches，这些补丁看起来整洁，却可能消耗更多 review 时间。Codeberg 还提到 license laundering：copyleft code 可能通过 model output 回来，却丢失 reciprocity。

维护者现在该做什么

"Vibe-coded" 很难精确定义。AI 可以用于测试、文档、autocomplete、重构，也可以几乎完成整个实现。仅靠口号不够。

成熟项目应该写清 AI contribution policy：是否要求 disclosure，contributor 是否必须能解释 patch，如何检查 tests、security、copyright、dependencies 和 maintainability。Codeberg 选择了 human-first forge。其他平台可以走不同路线，但规则最好在 pull request 之前就说清楚。