Jellyfin projesi, son dönemde yapay zeka destekli büyük dil modellerinin (LLM) yazılım geliştirmede artan kullanımına yanıt olarak yeni bir geliştirme politikası yayınladı. Proje, kuruluşundan bu yana kod kalitesine, okunabilirliğe, basitliğe ve özlülüğe büyük önem vermiştir. Bu yaklaşım, Jellyfin'in temel aldığı eski kod tabanının karmaşıklığı ve kırılganlığı nedeniyle ortaya çıkmıştır. Ancak, sunucu ve istemcilerde yapay zeka kullanan katkıda bulunanların sayısındaki artış ve LLM'lere yönelik genel endişeler, net bir politika ihtiyacını doğurmuştur. Bu politika, Jellyfin'in resmi projeleri ve topluluk alanlarındaki tüm katkılar ve etkileşimler için geçerlidir.
Politika, doğrudan iletişimde LLM çıktısının kullanılmasını açıkça yasaklamaktadır. Bu, sorunlar, yorumlar, özellik talepleri, pull request gövdeleri veya forum/sohbet gönderileri gibi tüm yazılı iletişimleri kapsar. Katkıda bulunanların kendi kelimelerini kullanmaları ve paylaştıkları içeriği anlamaları beklenir; aksi takdirde ilgili öğeler kapatılır veya silinir. Tek istisna, İngilizce ifade güçlüğü çekenler için LLM destekli çevirilerdir, ancak bu durumun açıkça belirtilmesi ve mümkünse orijinal dilin de eklenmesi gerekmektedir.
Kod katkıları konusunda ise daha ayrıntılı kurallar bulunmaktadır. "Sadece hislerle kod yazma" (pure 'vibe coding') reddedilecek ve katkıda bulunanlar taahhüt ettikleri koddan sorumlu olacaklardır. LLM'lerin kod için kullanımı tartışmalı olduğundan, bu yönergeler bilgili geliştiricilerin bu araçları meşru bir yardımcı olarak kullanmasını sağlamayı, aynı zamanda projenin temel etiğini ihlal eden kalitesiz katkıların önüne geçmeyi amaçlamaktadır. Katkıların özlü ve odaklanmış olması, yani bir pull request'in yalnızca hedeflediği konuya odaklanması beklenir; ilgisiz değişiklikler içeren veya kötü yazılmış istemlerden kaynaklanan büyük pull request'ler reddedilecektir. Büyük pull request'lerin inceleme ve geçmiş takibi için birden fazla küçük, yönetilebilir commit'e ayrılması da zorunludur.
Jellyfin'in bu politikası, yapay zeka araçlarının geliştirme süreçlerine entegrasyonuyla ortaya çıkan kalite ve sorumluluk sorunlarına karşı proaktif bir duruş sergiliyor.