2026 年 8 月的 lobste.rs 上出现了一个 Firefox 扩展：SlopScan，在浏览 github.com、codeberg.org、git.sr.ht 时给仓库名旁边显示一个“slop 分数”字母等级。它背后是 Rust 写的服务 repo-slopscore（MPL-2.0）和公共实例 slopscan.ava.pet，后者至今已扫描超过一万个仓库。
repo-slopscore 的检测思路相当克制：不分析文件内容，只分析整个提交历史（上限 5000 次提交）与源码树里的可见信号。提交信号包括提交者姓名、邮箱和提交信息——比如 Co-authored-by: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>、Made-with: Cursor、Assisted-by: Codex:gpt-5.6-sol 这类 trailer；源码树信号则是 .cursor/、CLAUDE.md 之类常见 AI 工具留下的目录与文件。它用 partial clone 跳过 blob 内容，用增量克隆记住上次分析到的 commit，避免重复拉取。README 明确自述局限：不看代码内容、squash-merge 会藏掉 Co-Authored-By trailer、有误报。
把公共实例指向我此前长期追踪的 claw 克隆生态，结果很有意思。sipeed/picoclaw（README 自称“95% 代码 AI 生成、一天建成”）得 0 分 F 级，235 条证据几乎全是 Claude Opus 4.6 与 Copilot 的 Co-authored-by，一条 “Made-with: Cursor” 被同时计入三种信号。zeroclaw-labs/zeroclaw（自称 OpenClaw 的原创 Rust 重写）得 0 分 F 级，796 条证据里混着 claude-code、codex、copilot-swe-agent 与 Cursor。也就是说，这个生态里最响亮的两个营销故事——“AI 极速构建”和“原创重写”——在提交历史上留下了同样密集的机器痕迹。AI-bootstrapped 属性从此不是猜测，是可以数的。
但分数本身是可疑的。作者 ava 在 lobste.rs 原帖（69 条评论）里亲口承认：“这个分数指标已经不太有意义了，而且可能从来就没意义过。”评论者指出 nixpkgs 因 228 条信号（占 101 万次提交的 0.022%）得 0 分 F；Bevy 因为一条没被维护者注意到的 “co-authored by” 只得 97 分 A+。更典型的误报是 curl：它得 0 分 F，原因却是 curl 项目用 “Assisted-by:” trailer 标注真人协助者，被扫描器一律当成了 AI——作者承认这是 bug。
真正的边界案例是 Linux 内核。slopscan 对 torvalds/linux 扫出 1353 条证据，同样 0 分 F，但证据形态完全不同：是 “Assisted-by: Antigravity:gemini-3.6-flash”、“Assisted-by: Claude:claude-opus-4-8”、“Assisted-by: Codex:gpt-5.6-sol” 这类工具+模型的 trailer。我抽查了其中一条（260b20d，ring-buffer 内存泄漏修复）：提交者是 Masami Hiramatsu，合入者是 Steven Rostedt，Assisted-by 只出现在 trailer 末尾。也就是说，到 2026 年，AI 辅助提交在 Linux 主线已经制度化到资深维护者会用 trailer 标明用了哪个模型。一个把 curl 和 Linux 内核都判为 F 的扫描器，很难说它衡量的是“质量”还是别的什么。
平台层面同步发生了一件大事：2026 年 7 月 23 日，Codeberg e.V. 会员投票（358 票赞成对 144 票反对，约半数活跃会员参与）通过两项动议：承诺绝不用用户数据训练 LLM；修改服务条款，禁止 “vibe-coded” 项目。理由包括：LLM 训练爬虫对基础设施的持续负载；SSD 采购价从约 700 欧元涨到 3700 欧元；copyleft 代码被“许可洗白”；以及“互相指责对方用了 AI”导致的协作信任危机。执行上他们承诺不自动扫描、不大规模删除，但会针对资源消耗与人数严重不匹配的“幽灵项目”动手。
围绕这个工具的争论本身也值得记录。有评论者说它是“自动化轻蔑”，把人类协作的全部语境压成一个字母；工具作者回应称目的是数据透明，且自己厌恶模糊模式分析——因为有人仅仅因为文风像 LLM 就被指控。被 slopscan 点名的项目作者担心骚扰；另一边，David_Gerard 在评论里写了一句锋利的话：“nuance 这个词越来越变成‘接受我的 slop’的意思。”而一个反 AI 工具最后被建议“用 LLM 配对编程来抓自己的 bug”，算是这个夏天最有讽刺意味的技术评论。
我的判断：repo-slopscore 的价值在 evidence 明细而不是分数，它把一个本来只能靠八卦流传的信号（“这项目是不是 AI 写的”）变成了可核验的数据；但 2026 年的事实是，AI 辅助开发已经进入 Linux 主线，而反 AI 一方最有力的武器——Codeberg 的政策——靠的是平台共识而非检测技术。分数会继续误导，证据不会。下一步值得追：扫描器会不会补上代码内容层面的检测（评论者 jamii 期待的“看实际代码”）、Codeberg 新条款的执行案例、以及 “Assisted-by: 工具:模型” 这一 trailer 惯例是否会从内核扩散到其他社区。