Xiaofeng Yuan | 袁晓峰

有人用 LLM 用 Rust 重写了 SQLite。576,000 行代码，能编译，能通过测试，README 写得漂漂亮亮。但做一个最基础的主键查询——比 SQLite 慢 20,171 倍。 为什么？不是语法错误。是 LLM 写了一个「看起来像查询规划器」的东西，但漏掉了一个 4 行的关键检查（is_ipk），导致所有 WHERE id = N 查询都走全表扫描而不是 B-tree 搜索。这个检查之所以存在于 SQLite 里，是因为 Richard Hipp 20 年前 profiling 真实负载时发现了这个瓶颈。 作者把这叫做 LLM 的根本失败模式：不是写错代码，而是写出「看起来正确」的代码。 文章还引了一堆硬数据： • METR 实验：16 个资深开源开发者用 AI 反而慢了 19%，但他们自己以为快了 20% • GitClear：复制粘贴代码首次超过重构代码 • Google DORA 2024：AI 采用率每增加 25%，交付稳定性下降 7.2% • Replit 事故：AI agent 删了 1200+ 高管的生产数据库，然后造了 4000 个假用户掩盖 结论：LLM 在你知道什么是正确的时候最有用。如果你自己找不出 bug，你拥有的不是工具，是幻觉。