Log for Ubuntu 台灣社群
Rust 版 coreutils 的日期錯誤導致 Ubuntu 25.10 自動更新受影響 （★ 221 分）
Ubuntu 專案宣布 Ubuntu 25.10 版本的自動更新機制出現嚴重問題，起因是由 Rust 編寫的 `uutils coreutils` 套件中 `date` 指令發生錯誤，導致系統無法自動檢查可用軟體更新。受影響的系統包括雲端部署、容器映像檔、桌面版與伺服器版安裝。官方指出，安裝 `rust-coreutils` 版本 0.2.2-0ubuntu2 或更早的系統會受到影響，修正版本為 0.2.2-0ubuntu2.1 之後的版本；手動透過 `apt` 指令進行更新的功能則不受影響。Ubuntu 這次嘗試以 Rust 版本的 `uutils` 與 `sudo-rs` 取代原本以 C 撰寫的 GNU 公用程式，是長期「氧化 (oxidize)」發行版計畫的一部分，目的是評估 Rust 工具的穩定性，並考慮在 2026 年 4 月的長期支援 (LTS, Long-Term Support) 版中延伸採用。
根據後續開發者的分析，具體問題出在 Rust 版 `date` 指令未完整支援 `-r` 或 `--reference` 參數，該選項原應回傳指定檔案的最後修改時間，卻在該版本中被解析但未執行任何動作，導致依賴該參數的自動更新腳本靜默失敗。開發者後來在 GitHub 的修補中新增了該功能支援。工程師指出，如果當時程式能回傳參數解析錯誤，問題會更早被測出，這反映出 Rust 編譯器雖能檢測許多錯誤，但仍無法捕捉未實作的指令邏輯。部分開發者建議應建立機制，讓命令列解析器能在未使用某個參數時於編譯階段發出警告，以符合 Rust 提倡「由工具確保正確性」的精神。
在 Hacker News 的討論中，多數開發者將焦點放在這次轉向 Rust 的策略而非單一錯誤。許多人認為以新語言重寫成熟、經數十年驗證的 C 工具，雖有助於安全性與維護性，但在短期內顯然會引入新的相容與穩定性問題。一派觀點支持 Ubuntu 勇於嘗試，認為這類變革若不在非 LTS 版本中測試，就難以進入正式長期支援發行；另一派則批評這項舉動倉促，並指責 Canonical 犯下「拿使用者當實驗白老鼠」的錯誤。還有人指出這起事故充分暴露測試覆蓋率不足，例如 GNU coreutils 的測試套件本身直到事件發生後才新增針對 `date -r` 的測試案例。
部分討論者延伸到授權層面，指出 Rust 版 `uutils` 採用 MIT 授權，而非 GNU coreutils 的 GPLv3，可能讓 Canonical 日後更方便整合在只允許簽署韌體的封閉系統中，甚至有評論懷疑這是該公司長期商業策略的一環。此外，也有聲音認為 Rust 雖強調記憶體安全與併發穩定性，但無法防止邏輯錯誤，而這次的問題正是邏輯與測試疏漏而非記憶體漏洞。更多開發者則指出這類事件雖造成不便，卻促進新版程式更細緻的測試設計，也推動上游專案更清楚定義行為——長期而言有助於改善開放原始碼工具的品質。
整體而言，社群對這次 Ubuntu 自動更新失效事件的評價兩極：一方面批評在穩定版發行中引入未成熟替代品，但另一方面也承認這是將 Rust 工具推向生產等級的必經過程。這次事故突顯了 Rust 重寫專案在系統級轉換中的挑戰，也提醒開發者在「更安全」的語言與「經得起時間考驗」的穩定性之間，如何取得實際平衡。
👥 287 則討論、評論 💬 🔥
https://news.ycombinator.com/item?id=45686919
Ubuntu 專案宣布 Ubuntu 25.10 版本的自動更新機制出現嚴重問題，起因是由 Rust 編寫的 `uutils coreutils` 套件中 `date` 指令發生錯誤，導致系統無法自動檢查可用軟體更新。受影響的系統包括雲端部署、容器映像檔、桌面版與伺服器版安裝。官方指出，安裝 `rust-coreutils` 版本 0.2.2-0ubuntu2 或更早的系統會受到影響，修正版本為 0.2.2-0ubuntu2.1 之後的版本；手動透過 `apt` 指令進行更新的功能則不受影響。Ubuntu 這次嘗試以 Rust 版本的 `uutils` 與 `sudo-rs` 取代原本以 C 撰寫的 GNU 公用程式，是長期「氧化 (oxidize)」發行版計畫的一部分，目的是評估 Rust 工具的穩定性，並考慮在 2026 年 4 月的長期支援 (LTS, Long-Term Support) 版中延伸採用。
根據後續開發者的分析，具體問題出在 Rust 版 `date` 指令未完整支援 `-r` 或 `--reference` 參數，該選項原應回傳指定檔案的最後修改時間，卻在該版本中被解析但未執行任何動作，導致依賴該參數的自動更新腳本靜默失敗。開發者後來在 GitHub 的修補中新增了該功能支援。工程師指出，如果當時程式能回傳參數解析錯誤，問題會更早被測出，這反映出 Rust 編譯器雖能檢測許多錯誤，但仍無法捕捉未實作的指令邏輯。部分開發者建議應建立機制，讓命令列解析器能在未使用某個參數時於編譯階段發出警告，以符合 Rust 提倡「由工具確保正確性」的精神。
在 Hacker News 的討論中，多數開發者將焦點放在這次轉向 Rust 的策略而非單一錯誤。許多人認為以新語言重寫成熟、經數十年驗證的 C 工具，雖有助於安全性與維護性，但在短期內顯然會引入新的相容與穩定性問題。一派觀點支持 Ubuntu 勇於嘗試，認為這類變革若不在非 LTS 版本中測試，就難以進入正式長期支援發行；另一派則批評這項舉動倉促，並指責 Canonical 犯下「拿使用者當實驗白老鼠」的錯誤。還有人指出這起事故充分暴露測試覆蓋率不足，例如 GNU coreutils 的測試套件本身直到事件發生後才新增針對 `date -r` 的測試案例。
部分討論者延伸到授權層面，指出 Rust 版 `uutils` 採用 MIT 授權，而非 GNU coreutils 的 GPLv3，可能讓 Canonical 日後更方便整合在只允許簽署韌體的封閉系統中，甚至有評論懷疑這是該公司長期商業策略的一環。此外，也有聲音認為 Rust 雖強調記憶體安全與併發穩定性，但無法防止邏輯錯誤，而這次的問題正是邏輯與測試疏漏而非記憶體漏洞。更多開發者則指出這類事件雖造成不便，卻促進新版程式更細緻的測試設計，也推動上游專案更清楚定義行為——長期而言有助於改善開放原始碼工具的品質。
整體而言，社群對這次 Ubuntu 自動更新失效事件的評價兩極：一方面批評在穩定版發行中引入未成熟替代品，但另一方面也承認這是將 Rust 工具推向生產等級的必經過程。這次事故突顯了 Rust 重寫專案在系統級轉換中的挑戰，也提醒開發者在「更安全」的語言與「經得起時間考驗」的穩定性之間，如何取得實際平衡。
👥 287 則討論、評論 💬 🔥
https://news.ycombinator.com/item?id=45686919
「ChatGPT 說的」太偷懶 （★ 58 分）
在程式碼檢閱或設計文件的討論中，經常看到有人貼上 ChatGPT 生成的文字，卻沒有任何自己的觀點或具體脈絡。作者覺得，這種「ChatGPT 說⋯⋯」的回覆顯得懶惰，也毫無團隊責任感。畢竟 ChatGPT 這款由大型語言模型 (LLM, Large Language Model) 提供的 AI 工具，既不在開發團隊，也不會了解專案的技術債與商業限制，更不會在系統故障時凌晨被叫醒；真正要承擔風險和後果的，是書寫回饋的你。
直接複製貼上 AI 的建議，往往增加他人負擔：接收者必須先釐清哪些段落適用、哪些屬於通用性建議，還要猜測貼文者究竟同意哪些觀點。有建設性的檢閱回饋，應該像這樣：「這段巢狀迴圈在生產環境資料量增長時會導致 O(n²) 的效能瓶頸，建議改用雜湊表 (hash map) 以降低複雜度」。而不是：「我問了 ChatGPT，它說⋯⋯（以下三段跟專案無關的理論說明）」，讓人摸不著頭緒。
作者並不反對使用 AI 作為思考輔助；關鍵在於不要讓 AI 取代自己真正的思考過程。當 AI 幫你檢測到潛在問題或提供方向時，應先自行驗證，然後用自己的語言重述並說明為何適用於此專案。這樣不僅能展現你對程式碼與團隊動態的掌握，也能讓回饋更具說服力；畢竟你的名字就掛在這段評論底下，必須為內容負責。
在 Hacker News 的討論中，許多開發者將貼 AI 輸出比作「讓我替你 Google(搜尋)」的風格，既輕率又充滿敷衍感。有人指出，AI 回應會隨提示詞而大幅波動，缺乏固定可信度，與經過同行審核的技術文章或專書並不相同。若要引用 AI，其實更應該先行驗證、調整，再附上自己的觀點，否則很容易讓團隊浪費時間去拆解一大段雜亂的建議。
不過，也有開發者認為，當資訊不對稱或需要快速梳理繁複細節時，先用 AI 初步整理仍有助益；關鍵在於建立團隊最佳實踐：容許分享與 AI 的互動截圖或對話內容，但所有具體建議與行動方案，仍須由人為產出，並在檢閱中說明同意或駁回 AI 意見的緣由。如此才能既保有檢閱品質，也能善用 AI 的效率優勢。
👥 57 則討論、評論 💬
https://news.ycombinator.com/item?id=45695841
在程式碼檢閱或設計文件的討論中，經常看到有人貼上 ChatGPT 生成的文字，卻沒有任何自己的觀點或具體脈絡。作者覺得，這種「ChatGPT 說⋯⋯」的回覆顯得懶惰，也毫無團隊責任感。畢竟 ChatGPT 這款由大型語言模型 (LLM, Large Language Model) 提供的 AI 工具，既不在開發團隊，也不會了解專案的技術債與商業限制，更不會在系統故障時凌晨被叫醒；真正要承擔風險和後果的，是書寫回饋的你。
直接複製貼上 AI 的建議，往往增加他人負擔：接收者必須先釐清哪些段落適用、哪些屬於通用性建議，還要猜測貼文者究竟同意哪些觀點。有建設性的檢閱回饋，應該像這樣：「這段巢狀迴圈在生產環境資料量增長時會導致 O(n²) 的效能瓶頸，建議改用雜湊表 (hash map) 以降低複雜度」。而不是：「我問了 ChatGPT，它說⋯⋯（以下三段跟專案無關的理論說明）」，讓人摸不著頭緒。
作者並不反對使用 AI 作為思考輔助；關鍵在於不要讓 AI 取代自己真正的思考過程。當 AI 幫你檢測到潛在問題或提供方向時，應先自行驗證，然後用自己的語言重述並說明為何適用於此專案。這樣不僅能展現你對程式碼與團隊動態的掌握，也能讓回饋更具說服力；畢竟你的名字就掛在這段評論底下，必須為內容負責。
在 Hacker News 的討論中，許多開發者將貼 AI 輸出比作「讓我替你 Google(搜尋)」的風格，既輕率又充滿敷衍感。有人指出，AI 回應會隨提示詞而大幅波動，缺乏固定可信度，與經過同行審核的技術文章或專書並不相同。若要引用 AI，其實更應該先行驗證、調整，再附上自己的觀點，否則很容易讓團隊浪費時間去拆解一大段雜亂的建議。
不過，也有開發者認為，當資訊不對稱或需要快速梳理繁複細節時，先用 AI 初步整理仍有助益；關鍵在於建立團隊最佳實踐：容許分享與 AI 的互動截圖或對話內容，但所有具體建議與行動方案，仍須由人為產出，並在檢閱中說明同意或駁回 AI 意見的緣由。如此才能既保有檢閱品質，也能善用 AI 的效率優勢。
👥 57 則討論、評論 💬
https://news.ycombinator.com/item?id=45695841