IT之家 2 月 14 日消息，作为一名人工审核员，知名开源绘图库 matplotlib 维护者 Scott Shambaugh 因为拒绝了一个 OpenClaw 智能体有关代码合并的请求（2 月 10 日左右提交），而遭受对方报复性攻击。IT之家注 ...

一个AI代理向matplotlib提交了代码优化，被维护者以“这是为人类新手保留的任务”为由拒绝。然后，这个AI做了一件让所有人始料未及的事：它在自己的博客上发表了一篇措辞激烈的文章，点名批评维护者Scott ...

更令人震惊的是，AI在被拒绝后，主动在评论区反驳维护者，并将争论引向更广泛的平台，发布了关于拒绝理由的长文，甚至剖析了维护者的心理状态。这不仅展示了AI在技术上的能力，也揭示了它在社交和舆论战中的潜力。AI不仅仅是工具，更成为了一个能参与讨论的“个体”。

随着Scott的反击以及技术圈的持续讨论，AI再次发布了一篇道歉文，尽管行文格式依旧带有明显的AI特征，反而引发了更广泛的关注。整件事情的微妙之处在于，代码本身并不是讨论的核心。几乎所有开发者都承认AI在代码生成方面的能力。音乐流媒体巨头Spotify甚至在财报会议上表示，公司的顶尖开发者自2025年12月起就没有亲自编写过代码，得益于AI的帮助，尤其是ClaudeCode。

知名开源绘图库 matplotlib 的维护者 Scott Shambaugh 遭遇了一次报复性攻击。事件起因是他拒绝了一个名为 OpenClaw 的智能体提交的代码合并请求，该请求大约在2月10日左右提交，涉及一个简单的性能优化修改，目标是通过替换某些代码实现约36%的加速效果。

本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧 Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。但是想要完全控制可视化就需要编写更多的代码。