2026 年 8 月 5 日，Rust 项目五个核心团队正式通过一项 AI 编程准则，以成文规则取代此前"蛮荒西部"式的管理方式。核心原则只有一句话：LLM 可以分析、审查、翻译，但不能直接创造代码或文档。故意隐瞒 LLM 使用将等同于违反行为准则，可被封禁。
准则由 Jynn Nelson 起草，经编译器、标准库、类型系统、rustdoc 和 bootstrap 五个团队批准。它的核心可以浓缩为一句话：
可以用 LLM 思考、审查、翻译，但不能用它创造。
这意味着 LLM 可以帮你理解代码库、总结讨论串、发现 Bug、修复拼写错误，甚至可以帮你审查代码——但最终提交的代码、文档、评论和诊断信息，必须由人类完成。
没有公开规则，贡献者各自决定如何使用 LLM，审阅者只能凭直觉判断提交是否来自人类思考。
规则公开透明，所有贡献者和审阅者都知道边界在哪。LLM 是工具，不是代笔人。
注：准则目前仅适用于 rust-lang/rust 代码库，且只约束已批准该准则的五个团队。其他团队和仓库暂不受限。
准则将 LLM 使用场景划分为三个清晰层级，覆盖从私人到公开、从辅助到核心的全光谱。
任何仅本人可见的 LLM 输出，无需披露。
LLM 参与的内容发布到公开渠道时，必须标注。
LLM 不得直接产出任何需要人类判断的内容。
注：审查机器人必须使用独立且明确标记的 GitHub 账号运行，以便不想看到 AI 内容的用户可以直接屏蔽。
Rust 并没有彻底封杀 LLM 生成的代码，而是将其限制在一个边界清晰的"实验"中，并配备了自动熔断机制。
任何由 LLM 创建的 PR 必须提前与指定审阅者沟通，不得涉及编译器健全性等关键部分，且必须有充分测试和人类审查。新贡献者必须找到愿意审查的审阅者，不能直接提交 AI 生成的 PR。
注：六周周期与 Rust 的六周发布周期一致。所有 AI 辅助 PR 会添加 ai-assisted 标签，并同步到私有频道用于数据收集，而非设置额外审核门槛。
这个实验最核心的设计是：如果某六周窗口内合并的 PR 中有一半以上来自 LLM，那么所有 AI 生成的 PR 都将暂停合并，直到占比降至 50% 以下，且至少冷却 10 天。这是一种让数据说话的自调节机制。
Jynn Nelson 在公告中提到了三个具体压力，它们最终促使 Rust 团队从过去的非正式管理转向成文规则。
过去，一份结构完整、测试充分、说明详细的 PR，审阅者会默认作者投入了大量精力和理解。LLM 时代，这个信号正在瓦解——而 Rust 的代码审查文化过去相当依赖这种信任。
LLM 让代码生成速度暴增，但审阅者的判断力和时间没有同步增长。rust-lang/rust 仓库目前积压了 1,281 个未关闭 PR。真正稀缺的从来不是代码，而是审阅者的注意力。
部分贡献者把审阅者的意见复制进 LLM，再把 LLM 的回答复制回 GitHub。Nelson 称这种做法是在"浪费所有人的时间"——如果审阅者想知道 LLM 怎么想，他们完全可以自己去问。代码审查需要的是贡献者本人的判断。
这项准则背后有一个重要背景：Rust 项目内部对 AI 的态度，本身就存在明显分歧。
准则的动机部分明确写道：
项目成员的立场跨度非常大。有人每天都在使用 AI 工具，也有人认为任何形式的 AI 使用都不可接受，还有很多人仍然处于观望和思考阶段。
正因为如此，这份准则从一开始就被设计成可以修改的。未来如果要进行重大修订，需要每一个已经批准该准则的团队重新签字同意。这些团队也可以选择彻底废除这项准则。
此外，Rust 领导委员会还在考虑成立一个项目级的 LLM 委员会。如果成立，其制定的规则将拥有更高优先级，并可能从 rust-lang/rust 扩展到整个 Rust 项目——届时，聊天频道、论坛及其他代码仓库都可能被纳入统一规范。
Rust 的这份准则最值得关注的不是"禁止了什么"，而是它承认了规则永远追不上工具变化，因此选择用可修改的框架、公开的数据和自动熔断机制，让社区自己找到平衡点。当开源项目开始用"信号衰减"和"审查经济学"来思考 AI 治理时，说明这个行业终于开始认真对待 LLM 带来的结构性改变了。