Cum arată codul AI?

Răspuns scurt: Codul asistat de inteligență artificială se citește adesea ca fiind neobișnuit de ordonat și „de manual”: formatare consistentă, denumire generică, mesaje de eroare politicoase și comentarii care repetă evidentul. Dacă îi lipsește caracterul practic - limbaj de domeniu, constrângeri incomode, cazuri limită - este un semn de avertizare. Atunci când îl ancorați în șabloanele din depozitul dvs. și îl testați în funcție de riscurile de producție, devine demn de încredere.

Concluzii cheie:

Verificare context : Dacă termenii domeniului, formele de date și constrângerile nu sunt reflectate, tratați-le ca fiind riscante.

Supra-lustruire : Docstring-urile excesive, structura uniformă și numele banale pot semnala generarea generică.

Disciplina erorilor : Fiți atenți la excepțiile generice prinse, la erorile înghițite și la jurnalizarea vagă.

Abstracție decupată : Ștergeți instrumentele speculative și straturile până când rămâne doar cea mai mică versiune corectă.

Teste de realitate : Adăugați teste de integrare și teste de cazuri limită; acestea expun rapid ipotezele unei „lumi curate”.

Codificarea asistată de inteligență artificială este peste tot acum ( Studiul dezvoltatorilor Stack Overflow 2025 ; GitHub Octoverse (28 octombrie 2025) ). Uneori este superbă și îți economisește o după-amiază. Alteori este... suspect de rafinată, puțin generică sau „funcționează” până când cineva apasă butonul pe care nimeni nu l-a testat 🙃. Asta duce la întrebarea pe care oamenii o tot pun în recenziile de cod, interviuri și mesaje private:

Cum arată de obicei codul AI

Răspunsul direct este: poate arăta ca orice. Dar există tipare - semnale subtile, nu dovezi din instanță. Gândește-te la asta ca și cum ai ghici dacă o prăjitură provine dintr-o brutărie sau din bucătăria cuiva. Glazura poate fi prea perfectă, dar și unii brutari amatori sunt pur și simplu teribil de buni. Aceeași atmosferă.

Mai jos este un ghid practic pentru recunoașterea amprentelor digitale comune ale inteligenței artificiale, înțelegerea motivului pentru care apar și - important - cum să transformi codul generat de inteligența artificială în cod în care ai avea încredere în producție ✅.

🔗 Cum prezice inteligența artificială tendințele?
Explică învățarea tiparelor, semnalele și prognoza în utilizarea reală.

🔗 Cum detectează inteligența artificială anomaliile?
Acoperă metodele de detectare a valorilor aberante și aplicațiile comune de afaceri.

🔗 Câtă apă folosește IA?
Analizează impactul consumului de apă în centrele de date și al instruirii.

🔗 Ce este prejudecata AI?
Definește sursele de prejudecăți, efectele negative și modalitățile practice de a le reduce.

1) În primul rând, ce înseamnă oamenii când spun „cod AI” 🤔

Când majoritatea oamenilor spun „cod AI”, de obicei se referă la unul dintre următoarele:

Cod redactat de un asistent AI dintr-un prompt (funcționalitate, corecție de erori, refactorizare).
Cod completat în mare parte prin completare automată , unde dezvoltatorul a făcut nudging, dar nu a creat complet codul.
Cod rescris de inteligența artificială pentru „curățare”, „performanță” sau „stil”.
Cod care pare că provine de la o inteligență artificială, chiar dacă nu a provenit (asta se întâmplă mai des decât recunosc oamenii).

Și iată un punct cheie: IA nu are un stil unic . Are tendințe . Multe dintre aceste tendințe provin din încercarea de a fi în general corect, ușor de citit și sigur... ceea ce, în mod ironic, poate face ca rezultatul să pară puțin asemănător.

2) Cum arată de obicei codul AI: imaginea rapidă o spune 👀

Să răspundem simplu la titlu: Cum arată în general codul AI.

Adesea arată ca un cod care este:

Foarte „ordonat ca în manuale” - indentare consistentă, formatare consistentă, totul consistent.
Vorbit într-un mod neutru - o mulțime de comentarii „utile” care nu ajută prea mult.
Suprageneralizat - construit pentru a gestiona zece scenarii imaginare în loc de două reale.
Ușor supra-structurat - funcții suplimentare de asistență, straturi suplimentare, abstractizare suplimentară… ca și cum ai împacheta pentru o excursie de weekend cu trei valize 🧳.
Lipsa elementului incomod de legătură specific cazurilor limită pe care îl acumulează sistemele reale (semnale de caracteristici, ciudățenii moștenite, constrângeri incomode) ( Martin Fowler: Comutare caracteristici ).

Dar, de asemenea - și voi continua să repet asta pentru că contează - dezvoltatorii umani pot absolut să scrie așa. Unele echipe impun asta. Unii oameni sunt doar niște obsedați ai curățeniei. Spun asta cu drag 😅.

Așadar, în loc să „observăm inteligența artificială”, este mai bine să ne întrebăm: se comportă acest cod ca și cum ar fi fost scris într-un context real? Contextul este locul în care inteligența artificială greșește adesea.

3) Semnele „vale stranie” - când e prea elegant 😬

Codul generat de inteligența artificială are adesea un anumit „luciu”. Nu întotdeauna, dar des.

Semnale comune „prea îngrijite”

Fiecare funcție are un docstring chiar și atunci când este evident.
Toate variabilele au nume politicoase, cum ar fi result , data , items , payload , responseData .
Mesaje de eroare consistente care sună ca un manual: „A apărut o eroare la procesarea solicitării”.
Modele uniforme pe module fără legătură , ca și cum totul ar fi fost scris de același bibliotecar atent.

Dezvăluirea subtilă

Codul de inteligență artificială poate da impresia că a fost conceput pentru un tutorial, nu pentru un produs. E ca și cum... ai purta un costum ca să vopsești un gard. O activitate foarte potrivită, dar puțin nepotrivită pentru ținută.

4) Ce face ca o versiune bună de cod AI să fie bună? ✅

Să inversăm lucrurile. Pentru că scopul nu este „prinderea inteligenței artificiale”, ci „calitatea navei”

O versiune bună de cod asistat de inteligență artificială este:

Ancorat în domeniul tău real (denumirea ta, formele datelor tale, constrângerile tale).
Aliniat cu arhitectura dvs. (șabloanele se potrivesc cu repozitoriul, nu cu un șablon generic).
Testat în funcție de riscurile dumneavoastră (nu doar teste unitare cu cale fericită) ( Inginerie software la Google: Testare unitară ; Piramida testelor practice ).
Revizuit cu intenție (cineva a întrebat „de ce asta?”, nu doar „dacă se compilează”) ( Practici de inginerie Google: Standardul de revizuire a codului ).
Redus la ceea ce ai nevoie (mai puțină pregătire imaginară pentru viitor).

Cu alte cuvinte, un cod de inteligență artificială excelent arată ca și cum... echipa ta l-ar fi scris. Sau cel puțin, echipa ta l-ar fi adoptat în mod corespunzător. Ca un câine salvat care acum știe unde este canapeaua 🐶.

5) Biblioteca de modele: amprente clasice ale inteligenței artificiale (și de ce apar) 🧩

Iată câteva modele pe care le-am văzut în mod repetat în bazele de cod asistate de inteligență artificială - inclusiv unele pe care le-am curățat personal. Unele dintre acestea sunt în regulă. Unele sunt periculoase. Majoritatea sunt doar... semnale.

A) Verificare nulă excesiv de defensivă peste tot

Veți vedea straturi de:

dacă x este zero: returnează ...
Excepție try/except
mai multe valori implicite de rezervă

De ce: IA încearcă să evite erorile de execuție pe scară largă.
Risc: Poate ascunde erori reale și poate face depanarea denigării deplorabilă.

B) Funcții generice de asistență care nu își merită existența

Ca:

proces_date()
handle_request()
validare_input()

De ce: abstractizarea pare „profesionistă”.
Risc: ajungi să ai funcții care fac totul și nu explică nimic.

C) Comentarii care reformulați codul

Exemplu de energie:

„Incrementează i cu 1”
„Returnează răspunsul”

De ce: Inteligența artificială a fost antrenată să fie explicativă.
Risc: comentariile se deteriorează rapid și creează zgomot.

D) Profunzime inconsistentă a detaliilor

O parte este super detaliată, o altă parte este misterios de vagă.

De ce: deviație promptă a focalizării… sau context parțial.
Risc: punctele slabe se ascund în zonele vagi.

E) Structură suspect de simetrică

Totul urmează același schelet, chiar și atunci când logica de afaceri nu ar trebui.

De ce: IA repetă cu plăcere formele dovedite.
Risc: cerințele nu sunt simetrice - sunt neuniforme, ca niște alimente prost ambalate 🍅📦.

6) Tabel comparativ - modalități de a evalua cum arată în general codul AI 🧪

Mai jos este o comparație practică a seturilor de instrumente. Nu „detectoare de inteligență artificială”, ci mai degrabă verificări ale realității codului . Deoarece cea mai bună modalitate de a identifica codul discutabil este să îl testați, să îl revizuiți și să îl observați sub presiune.

Instrument / Abordare	Cel mai bun pentru (public)	Preţ	De ce funcționează (și o mică ciudățenie)
Listă de verificare pentru revizuirea codului 📝	Echipe, lideri, seniori	Gratuit	Forțează întrebări de tipul „de ce”; surprinde tipare generice... uneori pare picător ( Google Engineering Practices: Code Review )
Teste unitare + de integrare ✅	Funcții de livrare pentru toți	Aproape gratuit	Dezvăluie cazuri limită lipsă; codul AI adesea duce lipsă de elemente fixe în producție ( Inginerie software la Google: Testare unitară ; Piramida testelor practice )
Analiză statică / Linting 🔍	Echipe cu standarde	Gratuit / Plătit	Semnalează inconsecvențele; totuși, nu va detecta erorile de tip „idee greșită” ( Documente ESLint ; scanare cod GitHub CodeQL )
Verificare tip (unde este cazul) 🧷	Baze de cod mai mari	Gratuit / Plătit	Expune forme de date vagi; poate fi enervant, dar merită ( TypeScript: Static Type Checking ; documentația mypy )
Modelare amenințări / Cazuri de abuz 🛡️	Echipe preocupate de securitate	Gratuit	IA poate ignora utilizarea adversă; acest lucru o forțează să iasă la lumină ( Fișă informativă OWASP Threat Modeling )
Profilarea performanței ⏱️	Muncă backend, cu multe date	Gratuit / Plătit	IA poate adăuga bucle suplimentare, conversii, alocări - profilarea nu minte ( documente Python: The Python Profilers )
Date de testare axate pe domeniu 🧾	Produs + inginerie	Gratuit	Cel mai rapid „test de miros”; datele false creează încredere falsă ( documentele despre echipamentele pytest )
Recenzie / Soluție pentru perechi 👥	Mentorat + relații publice critice	Gratuit	Rugați autorul să explice alegerile; codul de tip inteligență artificială adesea nu are o poveste ( Inginerie software la Google: Recenzie de cod )

Da, coloana „Preț” e puțin cam caraghioasă - pentru că partea costisitoare e de obicei atenția, nu uneltele. Atenția costă… totul 😵💫.

7) Indicii structurale în codul asistat de inteligență artificială 🧱

Dacă vrei un răspuns mai detaliat la cum arată în general codul AI, micșorează imaginea și analizează structura.

1) Denumire corectă din punct de vedere tehnic, dar greșită din punct de vedere cultural

IA tinde să aleagă nume care sunt „sigure” în multe proiecte. Dar echipele își dezvoltă propriul dialect:

Tu îl numești AccountId , iar inteligența artificială îl numește userId .
Tu îi spui LedgerEntry , iar inteligența artificială îi spune tranzacție .
Tu îl numești FeatureGate , el îl numește configFlag .

Nimic din toate acestea nu este „rău”, dar este un indiciu că autorul nu a locuit mult timp în domeniul tău.

2) Repetiție fără reutilizare sau reutilizare fără motiv

IA uneori:

repetă o logică similară în mai multe locuri deoarece nu „ține minte” întregul context al depozitului dintr-o dată sau
forțează reutilizarea prin abstracțiuni care economisesc trei linii, dar costă trei ore mai târziu.

Asta e schimbul: mai puțin tastez acum, mai mult gândesc mai târziu. Și nu sunt întotdeauna sigur că e un schimb bun, cred... depinde de săptămână 😮💨.

3) Modularitate „perfectă” care ignoră limitele reale

Vei vedea codul împărțit în module îngrijite:

validatori/
servicii/
manipulanți/
utilitare/

Însă limitele s-ar putea să nu se potrivească cu îmbinările sistemului dumneavoastră. Un om tinde să oglindească punctele slabe ale arhitecturii. Inteligența artificială tinde să oglindească o diagramă ordonată.

8) Gestionarea erorilor - unde codul AI devine... alunecos 🧼

Gestionarea erorilor este unul dintre cele mai mari indicii, deoarece necesită judecată , nu doar corectitudine.

Modele de urmărit

Detectarea excepțiilor generale cu logare vagă ( documentația Pylint: bare-except )
Înghițirea erorilor și returnarea valorilor implicite
Returnarea valorii „succes: fals” în loc să genereze erori semnificative
Bucle de reîncercare fără întrerupere sau fără limită (sau o limită aleasă în mod ciudat, cum ar fi 3, pentru că 3 este plăcut) ( Ghid prescriptiv AWS: Reîncercare cu întrerupere ; Biblioteca AWS Builders: Expirări, retrezări și întrerupere cu jitter )

Ce bine arată

Eșecurile sunt specifice
Erorile sunt acționabile
Înregistrarea include context (ID-uri, intrări, stare relevantă)
Datele sensibile nu stocate în jurnale (AI uită uneori acest lucru 😬) ( Fișă informativă OWASP Logging ; OWASP Top 10 2025: Erori de securitate în înregistrare și alertare )

O trăsătură foarte umană este scrierea unui mesaj de eroare ușor enervat. Nu întotdeauna, dar știi asta când îl vezi. Mesajele de eroare generate de inteligența artificială sunt adesea calme, ca o aplicație de meditație.

9) Cazuri limită și realitatea produsului - „curajul lipsă” 🧠🪤

Sistemele reale sunt dezordonate. Rezultatele inteligenței artificiale adesea lipsesc de această textură.

Exemple de „îndârjire” pe care o au echipele:

Indicatoare de funcții și lansări parțiale ( Martin Fowler: Comutare funcții )
Trucuri pentru compatibilitatea inversă
Expirări ciudate de la terți
Datele vechi care încalcă schema dvs
Probleme legate de scrierea inconsistentă a majusculelor și minusculelor, codificare sau setări regionale
Reguli de afaceri care par arbitrare pentru că sunt arbitrare

IA poate gestiona cazuri limită dacă îi spui, dar dacă nu le incluzi explicit, produce adesea o soluție de „lume curată”. Lumile curate sunt minunate. Lumile curate, de asemenea, nu există.

O metaforă puțin forțată: codul AI e ca un burete nou-nouț - nu a absorbit încă dezastrele din bucătărie. Gata, am spus-o 🧽. Nu e cea mai bună lucrare a mea, dar e cam adevărată.

10) Cum să faci codul asistat de inteligență artificială să pară uman - și, mai important, să fie fiabil 🛠️✨

Dacă folosești inteligența artificială pentru a redacta cod (și mulți oameni o fac), poți îmbunătăți considerabil rezultatul cu câteva obiceiuri.

A) Introduceți constrângerile în avans

În loc de „Scrieți o funcție care…”, încercați:

intrări/ieșiri așteptate
nevoi de performanță
politica de eroare (creștere, returnare tip rezultat, jurnal + eșec?)
convenții de denumire
modele existente în depozitul dvs

B) Cereți compromisuri, nu doar soluții

Prompt cu:

„Dați două abordări și explicați compromisurile.”
„Ce ai evita să faci aici și de ce?”
„Unde va fi această întrerupere a producției?”

IA este mai bună atunci când o forțezi să gândească în funcție de riscuri.

C) Faceți să ștergă codul

Serios. Întreabă:

„Eliminați orice abstracție inutilă.”
„Reduceți asta la cea mai mică versiune corectă.”
„Care părți sunt speculative?”

Inteligența artificială tinde să adune. Marii ingineri tind să scadă.

D) Adăugați teste care reflectă realitatea

Nu doar:

„returnează rezultatul așteptat”

Dar:

intrare ciudată
câmpuri lipsă
concurență
eșecuri parțiale
comportament la nivel de integrare ( Inginerie software la Google: Testare mai amplă ; Piramida testelor practice )

Dacă nu faci nimic altceva, fă asta. Testele sunt detectorul de minciuni și nu le pasă cine a scris codul 😌.

11) Note de încheiere + recapitulare rapidă 🎯

Așadar, cum arată de obicei codul AI : adesea pare curat, generic, puțin supraexplicat și puțin prea dornic să fie pe placul tuturor. „Indicatorul” principal nu este formatarea sau comentariile, ci lipsa contextului: denumirea domeniilor, cazurile limită incomode și alegerile specifice arhitecturii care vin din conviețuirea cu un sistem.

Recapitulare rapidă

Codul AI nu este un stil unic, dar are adesea tendința de a fi ordonat, verbos și prea general.
Cel mai bun semnal este dacă codul reflectă constrângerile tale reale și angajamentul produsului.
Nu fi obsedat de detectare - fi obsedat de calitate: teste, revizuire, claritate și intenție ( Practici de inginerie Google: Revizuirea codului ; Inginerie software la Google: Testare unitară ).
IA e bună ca primă schiță. Nu e bună ca ultimă schiță. Asta e tot ce trebuie.

Și dacă cineva încearcă să te facă de rușine pentru că folosești inteligența artificială, sincer... ignoră gălăgia. Pur și simplu distribuie cod solid. Codul solid este singura soluție flexibilă care rezistă 💪🙂.

FAQ

Cum poți spune dacă codul a fost scris de inteligența artificială?

Codul asistat de inteligență artificială pare adesea puțin prea ordonat, aproape „de manual”: formatare consistentă, structură uniformă, denumiri generice (cum ar fi date , elemente , rezultat ) și mesaje de eroare echilibrate și șlefuite. De asemenea, poate veni cu o mulțime de docstring-uri sau comentarii care pur și simplu reiterează logica evidentă. Semnalul principal nu este stilul - ci absența unei tărie intrinseci: limbajul domeniului, convențiile repo, constrângerile incomode și liantul specific care face ca sistemele să reziste.

Care sunt cele mai mari semnale de alarmă în gestionarea erorilor generate de inteligența artificială?

Fiți atenți la excepțiile generale ( cu excepția Exception ), erorile înghițite care returnează discret valorile implicite și jurnalizarea vagă, cum ar fi „A apărut o eroare”. Aceste modele pot ascunde erori reale și pot face depanarea dificilă. Gestionarea puternică a erorilor este specifică, acționabilă și conține suficient context (ID-uri, intrări, stare) fără a înregistra date sensibile în jurnale. Exagerarea defensivei poate fi la fel de riscantă ca subdefensiva.

De ce pare adesea codul AI supra-inginerit sau supra-abstract?

O tendință comună a inteligenței artificiale este de a „arăta profesional” prin adăugarea de funcții auxiliare, straturi și directoare care anticipează viitoruri ipotetice. Veți vedea funcții auxiliare generice precum process_data() sau handle_request() și limite clare ale modulelor care se potrivesc mai bine unei diagrame decât îmbinărilor sistemului dvs. O soluție practică este scăderea: tăiați straturile speculative până când aveți cea mai mică versiune corectă care corespunde cerințelor pe care le aveți, nu pe cele pe care le-ați putea moșteni mai târziu.

Cum arată un cod bun asistat de inteligență artificială într-un depozit real?

Cel mai bun cod asistat de inteligență artificială se citește ca și cum echipa ta l-ar revendica: folosește termenii domeniului tău, potrivește formele datelor tale, urmează tiparele depozitului tău și se aliniază cu arhitectura ta. De asemenea, reflectă riscurile tale - dincolo de căile fericite - prin teste semnificative și revizuiri intenționate. Scopul nu este de a „ascunde inteligența artificială”, ci de a ancora schița în context, astfel încât să se comporte ca un cod de producție.

Ce teste expun cel mai rapid presupunerile unei „lumi curate”?

Testele de integrare și testele de tip „edge case” tind să dezvăluie rapid problemele, deoarece ieșirea AI presupune adesea intrări ideale și dependențe previzibile. Folosește dispozitive de fixare axate pe domeniu și include intrări ciudate, câmpuri lipsă, erori parțiale, timeout-uri și concurență acolo unde contează. Dacă codul are doar teste unitare „happy-path”, poate părea corect, dar tot eșua atunci când cineva apasă singurul buton netestat din producție.

De ce numele scrise de inteligența artificială par „corecte din punct de vedere tehnic, dar greșite din punct de vedere cultural”?

Inteligența artificială alege adesea nume generice, sigure, care funcționează în mai multe proiecte, dar echipele dezvoltă un dialect specific în timp. Așa se ajunge la neconcordanțe precum userId vs AccountId sau transaction vs LedgerEntry , chiar și atunci când logica este în regulă. Această abatere de la nume este un indiciu că codul nu a fost scris în timp ce „trăia în interiorul” domeniului și constrângerilor tale.

Merită să încerci să detectezi codul AI în recenziile de cod?

De obicei, este mai productiv să evaluezi calitatea decât autoritatea. Oamenii pot scrie și cod curat, supracomentat, iar inteligența artificială poate produce schițe excelente atunci când este ghidată. În loc să te joci de-a detectivul, insistă asupra rațiunii de design și a punctelor de probabilă eșec în producție. Apoi validează cu teste, alinierea arhitecturii și disciplina erorilor. Testarea sub presiune este mai bună decât testarea vibrantă.

Cum stimulezi inteligența artificială astfel încât codul să iasă mai fiabil?

Începeți prin a injecta constrângeri în avans: intrări/ieșiri așteptate, forme de date, nevoi de performanță, politici de eroare, convenții de denumire și modele existente în depozitul dvs. Cereți compromisuri, nu doar soluții - „Unde se va întrerupe acest lucru?” și „Ce ați evita și de ce?” În cele din urmă, forțați scăderea: spuneți-i să elimine abstractizarea inutilă și să producă cea mai mică versiune corectă înainte de a extinde orice.

Referințe

Stack Overflow - Sondaj pentru dezvoltatori Stack Overflow 2025 - survey.stackoverflow.co
GitHub - GitHub Octoverse (28 octombrie 2025) - github.blog
Google - Practici de inginerie Google: Standardul de revizuire a codului - google.github.io
Abseil - Inginerie software la Google: Unit Testing - abseil.io
Abseil - Inginerie software la Google: Recenzie cod - abseil.io
Abseil - Inginerie software la Google: Testare mai mare - abseil.io
Martin Fowler - Martin Fowler: Comutare funcții - martinfowler.com
Martin Fowler - Piramida testelor practice - martinfowler.com
OWASP - Fișă informativă despre modelarea amenințărilor OWASP - cheatsheetseries.owasp.org
OWASP - Fișă informativă despre înregistrarea în jurnal OWASP - cheatsheetseries.owasp.org
OWASP - OWASP Top 10 2025: Erori de înregistrare și alertare a securității - owasp.org
ESLint - Documentație ESLint - eslint.org
Documentație GitHub - Scanare cod GitHub CodeQL - docs.github.com
TypeScript - TypeScript: Verificare statică a tipurilor - www.typescriptlang.org
mypy - documentația mypy - mypy.readthedocs.io
Python - Documentația Python: Profilerii Python - docs.python.org
pytest - documentația programărilor pytest - docs.pytest.org
Pylint - Documentația Pylint: bare-except - pylint.pycqa.org
Amazon Web Services - Ghid prescriptiv AWS: Reîncercare cu întrerupere - docs.aws.amazon.com
Amazon Web Services - Biblioteca AWS Builders: Expirări, reîncercări și întreruperi cu jitter - aws.amazon.com

Găsește cea mai recentă tehnologie AI în Magazinul oficial de asistenți AI

Despre noi

Înapoi la blog

Țară/regiune