Linux 的核心創辦人 Linus Torvalds 近期在 GitHub 發布了一個名為 AudioNoise 的開源專案，這是一個關於數位音訊效果的專案。令人驚訝的是，這位過去對新技術持謹慎態度的著名資深工程師大神，他在這次專案的說明文件中坦承，其中 Python 視覺化工具的部分是透過「Vibe Coding」的方式完成，也就是借助 AI 工具 Google Antigravity 來撰寫程式碼。
Photo Credit by https://github.com/torvalds/AudioNoise
吉他效果器專案的意外延伸
這個 AudioNoise 專案其實是 Linus Torvalds 之前的吉他效果器硬體專案的延伸。該硬體設計是基於 RP2354 晶片與 TAC5112 音訊編碼器，雖然硬體運作正常，但他對於部分類比介面的選擇（例如電位器）感到不甚滿意，因此決定暫時將硬體設計封存，轉而專注於數位效果的模擬。
Linus Torvalds 在文件中表示，這個專案的目標是學習數位音訊處理的基礎，就像之前的吉他踏板是用來學習硬體知識一樣。該專案主要包含 IIR 濾波器和基本的延遲迴圈，並非現代吉他擴大機那種複雜的 AI 音箱模擬，而是單純透過數位全通濾波器來模擬類比電路的相位效果。
跳過學習曲線直接產出
CyberQ 觀察，引發科技社群討論的是 Linus Torvalds 對於撰寫 Python 程式碼的態度。他坦言自己對類比濾波器的了解遠多於 Python，過去在面對不熟悉的程式語言時，他通常會先使用 Google 搜尋然後照著做（monkey-see-monkey-do）的模式。
但是他這次選擇省略自己手動搜尋和拼湊程式碼的過程，而是直接使用 AI 工具來完成音訊樣本視覺化工具的部分。換言之，即使是像 Linus Torvalds 這樣的業界頂尖開發者，在面對非屬自身專業領域的語法時，也開始認同可以利用 AI 消除實作細節帶來的阻力。這顯示出AI 輔助程式設計（AI Coding）不僅能幫助新手填補技術缺口，更能讓資深開發者將精力集中在系統邏輯與主要架構的設計上，大幅提升開發效率。
首圖由 Nano Banana AI 生成
