一年「吃掉」一块1TB的固态硬盘？ OpenAI的旗舰编程工具Codex，正在以一年640TB的写入量，烧穿你的固态硬盘。 前段时间，一位开发者在GitHub上提交了一个issue。这个如今标着「Closed」、编号#28224的GitHub issue，标题写着： Codex的SQLite反馈日志一年能写640TB，迅速耗尽固态硬盘寿命。 据这位报告者实测，他的主固态硬盘连续开机21天被写掉37TB，照此推算一年约640TB，足够报废一块总写入量（TBW）为600TB的消费级硬盘。 为佐证，他贴出了两张表。 在证据1里，这个日志库始终只有1.2GB，表面像什么都没发生；可它的自增行ID已经冲到55亿，真正留存的行不过50万出头，两者差了整整一万倍。 关键在于，硬盘损耗只算一共写过多少、不管此刻还剩多少：这55亿行全都落过盘，删掉也退不回已经付出的写入。所以你查文件永远只看到那50万行，硬盘却早已扛下55亿行的写入量。 证据2暴露了这55亿行的分布：九成多是连开发者自己都不会回头看的调试噪声，光把每条WebSocket数据包整包抄下来这一项，就占了一半。 罪魁祸首，是一行Level::TRACE默认配置，它把你硬盘的写入寿命，当成了免费的草稿纸。 Hacker News上一条高赞评论，直接为这事定了性： 这是「劣质软件」（slopware）最臭名昭著的例子之一。 这位网友还无奈地甩出一句： 这真是个悲剧。这个世界，需要有人来和Anthropic竞争。 更尴尬的是，这个问题不是没人报。 从今年4月起就有零星反馈，前后拖了两个多月，非要等用户自己测算、写报告、把它顶上Hacker News头条，才算被正经对待。即便如此，这一轮也只砍掉了约85%的日志写入。 还有人想自己动手，却发现无从下手：这些工具的桌面端是闭源的。 评论区还有一句神评论：审查流程怎么没拦住这么明显的错误？哦对了……@codex 审查一下这个。 640TB，到底是怎么写出来的 640TB是什么概念。 主流消费级固态硬盘，标称写入寿命大概150到600 TBW，够普通用户用上十几二十年。 而Codex这个「记录自己干了点什么」的日志功能，一年就能写满。 事情要从这位用户清点硬盘说起。他的机器连续开机21天，主固态硬盘被写掉了37TB。 照这速度，一年约640TB。 更离谱的是写入方式。 Codex在本地维护着一个SQLite数据库logs_2.sqlite，专门记录反馈日志。这位用户抓了15秒——数据库被插入36211行，而保留的总行数，从头到尾都是681774，一个没多。 每插进一行，就有一行被删掉。行数始终不变，磁盘却被来回擦写几万次。 这套机制有个外号，叫insert-and-prune：插入，然后立刻删除。 更荒诞的是它记的东西：一堆文件系统的inotify事件。 ld.so.cache被记了128764次，locale.alias37982次，passwd23843次。 同一个文件，被同一个程序，反反复复记上十几万遍。 日志里的自增ID已经超过55亿，而真正留存的行只有约50万。 两者差了一万倍。 这不是bug，简直就像是一个AI编程工具在对着自己的硬盘反复念经。 文件才1GB，写入却是640TB 一边写一边删，留下的logs_2.sqlite能多大？大约1GB。 这就引出整件事最反常识的一点：固态硬盘的寿命看的是「写入量」，而非「文件大小」。一个1GB的文件被反复擦写640次，对硬盘就等于写了640TB。 SQLite用的是WAL机制，每次改动先写进-wal文件，攒够再checkpoint回主库。Codex每15秒做三万多次插入加删除，每一次都要经过WAL、索引更新、checkpoint，同一块存储区，被擦了又擦。 打个比方：一本1GB的笔记本，你每天擦掉重写1750遍，连写一年。笔记本还是那本，纸已经磨穿了。 这也是这个bug能潜伏这么久的原因：它不占空间，只烧寿命。 查可用磁盘看不出异常，文件大小一直很安静，只有去读硬盘自己的SMART健康计数，才能看到写入量在悄悄累积。 根因，一行被无视的RUST_LOG 为什么会记这么多日志？ 答案在Codex源码的一行配置里：SQLite反馈日志的sink，初始化时用的是Targets::new().with_default(Level::TRACE)。 一句话，日志默认开到TRACE级别，最高、最啰嗦、什么都记的那一档。 Codex的日志框架是Rust生态的tracing，标准做法是读RUST_LOG环境变量。用户当然试过，把RUST_LOG调成info、warn，甚至直接关掉。 没用。 with_default(Level::TRACE)把全局默认硬钉死在TRACE，RUST_LOG在这条路径上根本不生效。你以为自己关掉了日志，它照写不误。 这种bug最坑人的地方在于，并非「你忘了配置」，而是「你配置了，它假装没听见」。 更刺眼的是一个比例。 把保留的日志按类别拆开，TRACE占了70.7%，约732.5 MB。再加上codex_otel那两路镜像遥测日志（log_only和trace_safe），又占了25.3%。 七成写入是TRACE噪声，加上镜像遥测，96%全是没人会看的废话。 只有4%，才是真正有意义的内容。 这不是第一个，至少是第九个 报告者翻了Codex仓库，发现这类「日志无界增长」的Issue，至少有9个。 #17320，流式响应期间WAL狂写，根因和这次一模一样，都是TRACE无视RUST_LOG。 #24275，桌面版logs_2.sqlite疯涨。 #22444，WAL无限增长还占着空间不释放。 #26374，一天写0.75GB，没轮转。 #27911，一个4KB的goals_1.sqlite，被写成11MB/s。 #20563，进程闲着也狂写盘。 #27020，Windows上磁盘活跃100%。 最早的源头能追到#12969，正是这个PR把SQLite反馈日志的sink按TRACE级别接了进来。 一个4KB的数据库被写成每秒11MB，单独拎出来都够写一篇。而它和640TB那个，是同一个产品、同一套遥测体系的症状。 这说明Codex的日志和遥测系统，从一开始就没有「资源预算」这个概念。 整个赛道都在卷token预算、卷上下文长度、卷模型能力。 但几乎没人问：一个常驻用户机器、7×24小时跑的Agent，它的磁盘、内存、CPU预算，谁来管？ 修了，但修得很OpenAI 6月14日报上GitHub，6月23日，报告者更新了一条：三个PR已合并，据他自己的Codex反馈能减少约85%日志，于是宣布关闭。 先说这个85%——不是100%，而且还没全落地。 三个修复里，#29432、#29457已随0.142.0发布，砍掉逐条WebSocket日志和噪声目标；第三个#29599停掉另一类被桥接进来的冗余日志，要等0.143.0才上线。 即便三个全到位，剩下约15%、一年仍要写约96TB，不过是从「一年烧穿硬盘」降到「六年烧穿硬盘」。 也有人替它辩护：trace日志是按设计存下来调试的，不算bug，对OpenAI也确实方便追查边缘case。 但问题恰恰在这儿：拿付费用户的SSD寿命，给厂商的debug做免费存储，这事，用户同意过吗？ 编程战场，烧穿的不只是SSD 有意思的是，被点名的并不只有Codex。 评论区马上有人补刀：Claude Code也往本地猛写调试日志，有人只好把日志目录软链到内存盘（tmpfs），给SSD续命。 两家旗舰，犯的是同一类毛病。 社区里的评论，很快从一个bug，放大到整个AI编程工具的质量问题。 有人吐槽这些智能体GPU常年跑满、内存动辄70GB，有人干脆给这代软件起了名字：劣质软件。 那位开发者的建议本来极简：给应用设条线，别超过3GB。就这一条线，Codex拖了9个Issue、好几个月才肯画下来。 问题是一个时刻把「AGI」挂在嘴边的公司，为什么会栽在实习工程师都能看出来的问题上？ 为什么这毛病能藏这么久，有条评论也说到了点子上。 放十年前，日志开到TRACE，程序当场卡死，当天就被修掉；如今CPU够快、内存够大、磁盘够猛，这点毛病被硬件性能悄悄消化，程序照跑、界面照常、用户无感，直到某天SSD提前报废。 这两年，软件被AI生成的代码塞满，功能越堆越多、抽象层越叠越厚、资源消耗一路狂飙，全靠硬件厂商每年用更快的芯片硬兜。 于是有了一个荒诞循环：软件越写越烂，硬件越造越猛。用户揣着「好像没变慢」的错觉掏钱换新机，其实只是新机器勉强撑住了更烂的软件。 一个小bug当然无法压垮OpenAI。但Codex和Claude Code的竞争已经从模型能力，蔓延到了开发者工作流的入口。 在这条战线上，快速作出改变，响应开发者需求从来不是加分项，只是入场券。 参考资料： https://github.com/openai/codex/issues/28224  https://news.ycombinator.com/item?id=48626930  本文来自微信公众号“新智元”，作者：ASI启示录，36氪经授权发布。