Како изгледа AI Code?

Краток одговор: Кодот потпомогнат од вештачка интелигенција честопати се чита како невообичаено уреден и „учебник“: конзистентно форматирање, генеричко именување, учтиви пораки за грешки и коментари што го повторуваат очигледното. Ако му недостасува цврстина од реалниот свет - јазик на доменот, незгодни ограничувања, рабни мали и средни букви - тоа е предупредувачки знак. Кога ќе го закотвите во вашите шеми на складишта и ќе го тестирате наспроти ризиците од производство, тој станува доверлив.

Клучни заклучоци:

Проверка на контекст : Ако условите на доменот, облиците на податоците и ограничувањата не се одразени, третирајте го тоа како ризично.

Прекумерно дотерување : Прекумерните докстринзи, униформната структура и благите имиња можат да сигнализираат за генерирање на генерички податоци.

Дисциплина на грешки : Внимавајте на широки фаќања на исклучоци, проголтани неуспеси и нејасно евидентирање.

Скратување на апстракција : Избришете ги шпекулативните помагала и слоеви сè додека не остане само најмалата точна верзија.

Тестови за реалност : Додадете интеграција и тестови со рабови; тие брзо ги откриваат претпоставките за „чист свет“.

Кодирањето со помош на вештачка интелигенција е сега насекаде ( Stack Overflow Developer Survey 2025 ; GitHub Octoverse (28 октомври 2025) ). Понекогаш е одлично и ви заштедува едно попладне. Други пати е… сомнително дотерано, малку генеричко или „функционира“ сè додека некој не кликне на едното копче што никој не го тестирал 🙃. Тоа води до прашањето што луѓето постојано го поставуваат во прегледите на кодот, интервјуата и приватните директни пораки:

Како изгледа вештачкиот код

Директниот одговор е: може да изгледа како што било. Но, постојат шеми - меки сигнали, а не докази на суд. Замислете го тоа како да погодувате дали тортата е од пекара или од нечија кујна. Глазурата може да биде премногу совршена, но некои домашни пекари се едноставно застрашувачки добри. Иста атмосфера.

Подолу е даден практичен водич за препознавање на вообичаени отпечатоци од вештачка интелигенција, разбирање зошто се случуваат и - што е важно - како да се претвори кодот генериран од вештачка интелигенција во код на кој би му верувале во производството ✅.

🔗 Како вештачката интелигенција ги предвидува трендовите?
Објаснува учење на шеми, сигнали и предвидување во реална употреба.

🔗 Како вештачката интелигенција открива аномалии?
Опфаќа методи за откривање на отстапувања и вообичаени деловни апликации.

🔗 Колку вода користи вештачката интелигенција?
Ги анализира влијанијата врз користењето на вода во центрите за податоци и обуката.

🔗 Што е пристрасност на вештачката интелигенција?
Ги дефинира изворите на предрасуди, штетите и практичните начини за нивно намалување.

1) Прво, што мислат луѓето кога велат „AI код“ 🤔

Кога повеќето луѓе велат „AI код“, тие обично мислат на едно од овие:

Код изготвен од асистент на вештачка интелигенција од промпт (функција, корекција на грешки, рефакторирање).
Код во голема мера дополнет со автоматско дополнување , каде што развивачот поттурнал, но не го авторизирал целосно.
Код препишан од вештачка интелигенција за „чистење“, „перформанси“ или „стил“.
Код што изгледа како да потекнува од вештачка интелигенција, дури и ако не е (ова се случува почесто отколку што луѓето признаваат).

И еве една клучна поента: вештачката интелигенција нема еден стил . Таа има тенденции . Многу од тие тенденции доаѓаат од обидот да се биде генерално точен, широко читлив и широко безбеден… што иронично може да го направи резултатот да изгледа малку ист.

2) Како изгледа вештачкиот код: краткиот визуелен приказ кажува 👀

Да одговориме јасно на насловот: Како обично изгледа вештачкиот код.

Честопати изгледа како код што е:

Многу „уредно како во учебник“ - конзистентно вдлабнување, конзистентно форматирање, конзистентно сè.
Опширно на неутрален начин - многу „корисни“ коментари кои не помагаат многу.
Премногу генерализирано - изградено за да се справи со десет имагинарни сценарија наместо со двете реални.
Малку претерано структурирано - дополнителни помошни функции, дополнителни слоеви, дополнителна апстракција… како пакување за викенд патување со три куфери 🧳.
Недостасува незгодното лепило што го акумулираат вистинските системи (знаци на функции, застарени особености, незгодни ограничувања) ( Мартин Фаулер: Прекинувачи на функции ).

Но исто така - и ќе продолжам да го повторувам ова бидејќи е важно - човечките програмери апсолутно можат да пишуваат вака. Некои тимови го спроведуваат тоа. Некои луѓе се само уредни изроди. Го кажувам тоа со љубов 😅.

Значи, наместо да „забележуваме вештачка интелигенција“, подобро е да се прашаме: дали овој код се однесува како да е напишан со вистински контекст? Контекстот е местото каде што вештачката интелигенција често се заобиколува.

3) Знаците на „чудесната долина“ - кога е премногу уредно 😬

Кодот генериран од вештачка интелигенција честопати има одреден „сјај“. Не секогаш, но често.

Вообичаени „премногу уредни“ сигнали

Секоја функција има докстринг дури и кога е очигледен.
Сите променливи имаат учтиви имиња како што се резултат , податоци , елементи , товар , responseData .
Постојани пораки за грешки што звучат како прирачник: „Се појави грешка при обработката на барањето“.
Еднообразни шеми низ неповрзани модули , како сè да е напишано од истиот внимателен библиотекар.

Суптилната награда

Вештачкиот код може да изгледа како да е дизајниран за туторијал, а не за производ. Тоа е како… да носиш одело за да обоиш ограда. Многу соодветна, малку погрешна активност за облеката.

4) Што ја прави верзијата на вештачкиот код добра? ✅

Ајде да го смениме. Бидејќи целта не е „фаќање на вештачка интелигенција“, туку „квалитет на испорака“

Добра верзија на код потпомогнат од вештачка интелигенција е:

Вкотвен во вашиот реален домен (вашето именување, вашите облици на податоци, вашите ограничувања).
Усогласено со вашата архитектура (шаблоните се совпаѓаат со репозиториумот, а не со генерички шаблон).
Тестирано според вашите ризици (не само единечни тестови со среќен пат) ( Софтверско инженерство во Google: Единечно тестирање ; Пирамида на практични тестови ).
Прегледано со намера (некој прашал „зошто ова?“, не само „дали се компајлира“) ( Google Engineering Practices: The Standard of Code Review ).
Скратено на она што ви треба (помалку имагинарна заштита за иднината).

Со други зборови, одличниот вештачки код изгледа како… вашиот тим да го напишал. Или барем, вашиот тим го усвоил правилно. Како куче спасување кое сега знае каде е каучот 🐶.

5) Библиотеката со шаблони: класични отпечатоци од вештачка интелигенција (и зошто се случуваат) 🧩

Еве шеми што сум ги видел постојано во бази на кодови потпомогнати од вештачка интелигенција - вклучувајќи ги и оние што лично ги исчистив. Некои од нив се во ред. Некои се опасни. Повеќето се само… сигнали.

A) Премногу дефанзивно null проверување насекаде

Ќе видите слоеви од:

ако x е Нема: врати ...
обиди/исклучи исклучок
повеќе резервни стандардни поставки

Зошто: Вештачката интелигенција се обидува да ги избегне грешките при извршување во голема мера.
Ризик: Може да ги скрие вистинските грешки и да го направи дебагирањето одвратно.

Б) Општи помошни функции кои не го заслужуваат своето постоење

Како:

процес_податоци()
барање_за_рачка()
validate_input()

Зошто: апстракцијата се чувствува „професионално“.
Ризик: завршувате со функции што прават сè, а не објаснуваат ништо.

C) Коментари што го повторуваат кодот

Пример за енергија:

„Зголеми го i за 1“
„Врати го одговорот“

Зошто: Вештачката интелигенција е обучена да објаснува.
Ризик: коментарите брзо скапуваат и создаваат бучава.

D) Неконзистентна длабочина на детали

Еден дел е супер детален, друг дел е мистериозно нејасен.

Зошто: брзо поместување на фокусот… или делумен контекст.
Ризик: слабите точки се кријат во нејасните зони.

E) Сомнително симетрична структура

Сè следи ист скелет, дури и кога деловната логика не треба.

Зошто: Вештачката интелигенција сака да повторува докажани форми.
Ризик: барањата не се симетрични - тие се грутчести, како лошо спакувани намирници 🍅📦.

6) Табела за споредба - начини за евалуација на тоа како изгледа вештачкиот код 🧪

Подолу е дадена практична споредба на алатки. Не „детектори со вештачка интелигенција“, туку повеќе како проверки на реалноста на кодот . Бидејќи најдобриот начин да се идентификува сомнителен код е да се тестира, прегледа и набљудува под притисок.

Алатка / Пристап	Најдобро за (публика)	Цена	Зошто функционира (и мала чувствителност)
Контролна листа за преглед на код 📝	Тимови, лидери, сениори	Бесплатно	Наметнува прашања „зошто“; фаќа генерички шеми… понекогаш се чини пребирливо ( Google Engineering Practices: Code Review )
Тестови за единици + интеграција ✅	Функции за испорака за сите	Бесплатно	Открива недостасувачки случаи на рабовите; На вештачкиот код честопати му недостасуваат додатоци во производството ( Софтверско инженерство во Google: Единечно тестирање ; Пирамида за практични тестови )
Статичка анализа / Лининг 🔍	Тимови со стандарди	Бесплатно / Платено	Означува недоследности; сепак не ги открива грешките поврзани со „погрешна идеја“ ( ESLint Docs ; GitHub CodeQL скенирање на код )
Проверка на тип (доколку е применливо) 🧷	Поголеми бази на кодови	Бесплатно / Платено	Ги открива нејасните облици на податоци; може да биде досадно, но вреди ( TypeScript: Статичка проверка на типови ; mypy документација )
Моделирање на закани / Случаи на злоупотреба 🛡️	Тимови кои се грижат за безбедноста	Бесплатно	Вештачката интелигенција може да ја игнорира контрадикторната употреба; ова ја принудува да излезе на виделина ( OWASP Threat Modeling Cheat Sheet )
Профилирање на перформансите ⏱️	Бекенд, работа со многу податоци	Бесплатно / Платено	Вештачката интелигенција може да додаде дополнителни јамки, конверзии, алокации - профилирањето не лаже ( Python документација: Профилери на Python )
Тест податоци фокусирани на домен 🧾	Производ + инженерство	Бесплатно	Најбрзиот „тест за мирис“; лажните податоци создаваат лажна доверба ( документација за pytest fixtures )
Преглед на пар / Водич 👥	Менторство + критични односи со јавноста	Бесплатно	Побарајте од авторот да ги објасни изборите; На кодот со вештачка интелигенција честопати му недостасува приказна ( Софтверско инженерство во Google: Преглед на код )

Да, колоната „Цена“ е малку глупава - бидејќи скапиот дел е обично вниманието, а не алатките. Вниманието чини… сè 😵💫.

7) Структурни индиции во код потпомогнат од вештачка интелигенција 🧱

Ако сакате подлабок одговор на тоа како изгледа вештачкиот код, одзумирајте и погледнете ја структурата.

1) Именување кое е технички исправно, но културно погрешно

Вештачката интелигенција има тенденција да избира имиња кои се „безбедни“ во многу проекти. Но, тимовите развиваат свој дијалект:

Вие го нарекувате AccountId , вештачката интелигенција го нарекува userId .
Вие го нарекувате LedgerEntry , вештачката интелигенција го нарекува трансакција .
Вие го нарекувате FeatureGate , тој го нарекува configFlag .

Ништо од ова не е „лошо“, но е навестување дека авторот не живеел долго во вашиот домен.

2) Повторување без повторна употреба или повторна употреба без причина

Вештачката интелигенција понекогаш:

повторува слична логика на повеќе места бидејќи не го „запомнува“ целиот контекст на репозиториумот одеднаш, или
присилува повторна употреба преку апстракции кои заштедуваат три реда, но чинат три часа подоцна.

Тоа е размената: помалку пишување сега, повеќе размислување подоцна. И не сум секогаш сигурен дека тоа е добра размена, претпоставувам… зависи од неделата 😮💨.

3) „Совршена“ модуларност што ги игнорира реалните граници

Ќе видите код поделен на уредни модули:

валидатори/
услуги/
ракувачи/
utils/

Но, границите можеби не се совпаѓаат со шевовите на вашиот систем. Човекот има тенденција да ги отсликува слабите точки на архитектурата. Вештачката интелигенција има тенденција да отсликува уреден дијаграм.

8) Справување со грешки - каде што вештачкиот код станува… лизгав 🧼

Справувањето со грешки е еден од најголемите показатели, бидејќи бара проценка , а не само исправност.

Модели за набљудување

Фаќање на широки исклучоци со нејасно евидентирање ( Pylint docs: bare-except )
Голтање грешки и враќање на стандардните вредности
Враќање на „успех: неточно“ наместо покренување на значајни неуспеси
Јамки за повторен обид без повлекување или без ограничување (или ограничување кое е чудно избрано како 3, бидејќи 3 е убаво) ( AWS Prescriptive Guidance: Повторен обид со повлекување ; AWS Builders' Library: Тајмаут, повторни обиди и повлекување со треперење )

Како изгледа добро

Неуспесите се специфични
Грешките се предмет на судска постапка
Евидентирањето вклучува контекст (идентификации, влезни податоци, релевантна состојба)
Чувствителните податоци не се внесуваат во логовите (вештачката интелигенција понекогаш го заборава ова 😬) ( OWASP Logging Cheat Sheet ; OWASP Top 10 2025: Безбедносно евидентирање и неуспеси при известување )

Многу човечка особина е пишувањето порака за грешка што е малку иритирачка. Не секогаш, но го знаете тоа кога ќе ја видите. Пораките за грешки со вештачка интелигенција често се мирни како апликација за медитација.

9) Рабови и реалност на производот - „недостасувачката цврстина“ 🧠🪤

Вистинските системи се неуредни. Резултатите од вештачката интелигенција честопати немаат таква текстура.

Примери за „храброст“ што ја имаат тимовите:

Ознаки за функции и делумни воведувања ( Мартин Фаулер: Прекинувачи на функции )
Хакови за компатибилност со постари верзии
Чудни тајм-аути од трети страни
Застарени податоци што ја прекршуваат вашата шема
Неконзистентни проблеми со големи и средни букви, кодирање или локализација
Деловни правила кои се чувствуваат произволни бидејќи се произволни

Вештачката интелигенција може да се справи со екстремни случаи ако ѝ кажете, но ако не ги вклучите експлицитно, таа често произведува решение за „чист свет“. Чистите светови се прекрасни. Чисти светови исто така не постојат.

Малку напрегната метафора доаѓа: вештачкиот код е како сосема нов сунѓер - сè уште не ги апсорбирал катастрофите во кујната. Ете, го кажав тоа 🧽. Не е мојата најдобра работа, но е приближно вистинита.

10) Како да направите кодот потпомогнат од вештачка интелигенција да се чувствува човечки - и што е уште поважно, да биде сигурен 🛠️✨

Ако користите вештачка интелигенција за пишување код (а многу луѓе го прават тоа), можете драматично да го подобрите резултатот со неколку навики.

А) Внесете ги вашите ограничувања однапред

Наместо „Напиши функција што…“, пробај:

очекувани влезни/излезни резултати
потреби за перформанси
политика на грешки (подигнување, враќање на тип на резултат, евидентирање + неуспех?)
конвенции за именување
постоечки шеми во вашето складиште

Б) Побарајте компромиси, а не само решенија

Прашај со:

„Наведете два пристапа и објаснете ги компромисите.“
„Што би избегнувале да правите овде и зошто?“
„Каде ќе се пробие ова во производството?“

Вештачката интелигенција е подобра кога ја принудувате да размислува за ризиците.

C) Направете го да го избрише кодот

Сериозно. Прашај:

„Отстранете ја секоја непотребна апстракција.“
„Скрати го ова на најмалата точна верзија.“
„Кои делови се шпекулативни?“

Вештачката интелигенција има тенденција да додава. Одличните инженери имаат тенденција да одземаат.

D) Додадете тестови што ја одразуваат реалноста

Не само:

„враќа очекуван излез“

Но:

чуден внес
недостасуваат полиња
истовременост
делумни неуспеси
однесување на ниво на интеграција ( Софтверско инженерство во Google: Поголемо тестирање ; Пирамида на практични тестови )

Ако не правиш ништо друго, направи го ова. Тестовите се детектор за лаги и не им е гајле кој го напишал кодот 😌.

11) Заклучоци + краток преглед 🎯

Значи, како изгледа вештачкиот код : честопати изгледа чисто, генеричко, малку премногу објаснето и премногу намерно да се задоволи. Поголемата „карактеристика“ не е форматирањето или коментарите - туку недостасува контекст: именување на домени, незгодни почетни букви и избори специфични за архитектурата што произлегуваат од живеењето со систем.

Краток преглед

AI кодот не е еден стил, но честопати е уреден, зборлест и претерано општ.
Најдобриот сигнал е дали кодот ги одразува вашите реални ограничувања и упорност на производот.
Не опседнувајте се со откривање - опседнувајте се со квалитет: тестови, преглед, јасност и намера ( Google Engineering Practices: Преглед на код ; Software Engineering at Google: Unit Testing ).
Вештачката интелигенција е во ред како прв нацрт. Не е во ред како последен нацрт. Тоа е целата работа.

И ако некој се обиде да ве засрами затоа што користите вештачка интелигенција, искрено… игнорирајте ја бучавата. Само испратете солиден код. Солидниот код е единствениот флексибилен флексибилен код што трае 💪🙂.

Најчесто поставувани прашања

Како можете да препознаете дали кодот е напишан од вештачка интелигенција?

Кодот потпомогнат од вештачка интелигенција честопати изгледа малку премногу уреден, речиси како „учебник“: конзистентно форматирање, униформна структура, генеричко именување (како податоци , елементи , резултат ) и рамномерни, дотерани пораки за грешка. Може да пристигне и со мноштво документи или коментари кои едноставно ја повторуваат очигледната логика. Поголемиот сигнал не е стилот - туку отсуството на вообичаена цврстина: јазик на доменот, конвенции за репозиториуми, незгодни ограничувања и лепилото на рабовите што ги прави системите да траат.

Кои се најголемите црвени знамиња во справувањето со грешки генерирани од вештачка интелигенција?

Внимавајте на широки фаќања на исклучоци ( освен Exception ), проголтани неуспеси кои тивко враќаат стандардни вредности и нејасно евидентирање како „Се случи грешка“. Овие шеми можат да сокријат вистински грешки и да го направат дебагирањето мизерно. Силното справување со грешки е специфично, акционо и носи доволно контекст (ID-а, влезни податоци, состојба) без да внесува чувствителни податоци во логовите. Премногу одбраната може да биде подеднакво ризична како и недоволно одбраната.

Зошто вештачкиот код честопати се чини дека е премногу инженерски или премногу апстрактен?

Честа тенденција на вештачката интелигенција е да „изгледа професионално“ со додавање помошни функции, слоеви и директориуми кои предвидуваат хипотетички иднини. Ќе видите генерички помагачи како process_data() или handle_request() и уредни граници на модули кои повеќе одговараат на дијаграмот отколку на споевите на вашиот систем. Практично решение е одземање: скратете ги шпекулативните слоеви сè додека не ја добиете најмалата точна верзија што одговара на барањата што ги имате, а не оние што можеби ќе ги наследите подоцна.

Како изгледа добар код потпомогнат од вештачка интелигенција во вистинско репозиториум?

Најдобриот код потпомогнат од вештачка интелигенција се чита како вашиот тим да го поседува: ги користи вашите доменски термини, ги совпаѓа вашите облици на податоци, ги следи вашите шеми на складиште и се усогласува со вашата архитектура. Исто така, ги одразува вашите ризици - надвор од среќните патеки - со значајни тестови и намерен преглед. Целта не е да се „скрие вештачката интелигенција“, туку да се укотви нацртот во контекст за да се однесува како производствен код.

Кои тестови најбрзо ги откриваат претпоставките за „чист свет“?

Интеграциските тестови и тестовите со edge-case имаат тенденција брзо да откриваат проблеми бидејќи излезот од вештачка интелигенција често претпоставува идеални влезни податоци и предвидливи зависности. Користете фиксни податоци фокусирани на доменот и вклучете чудни влезни податоци, полиња што недостасуваат, делумни грешки, истекување на време и истовременост каде што е важно. Ако кодот има само единечни тестови со happy-path, може да изгледа правилно, а сепак да не успее кога некој ќе го притисне единственото нетестирано копче во продукцијата.

Зошто имињата напишани од вештачка интелигенција се чинат „технички исправни, но културно погрешни“?

Вештачката интелигенција честопати избира безбедни, генерички имиња што функционираат во многу проекти, но тимовите со текот на времето развиваат специфичен дијалект. Така завршувате со несовпаѓања како што се userId наспроти AccountId или transaction наспроти LedgerEntry , дури и кога логиката е во ред. Ова отстапување од именувањето е индикација дека кодот не е напишан додека „живеел во“ вашиот домен и ограничувања.

Дали вреди да се обидувам да детектирам вештачки код во прегледите на кодови?

Обично е попродуктивно да се прави преглед за квалитет отколку за авторство. Луѓето исто така можат да пишуваат чист, премногу коментиран код, а вештачката интелигенција може да произведе одлични нацрти кога се водени. Наместо да се игра детектив, притиснете на образложението за дизајнот и точките на веројатен неуспех во производството. Потоа потврдете со тестови, усогласување на архитектурата и дисциплина на грешки. Тестирањето под притисок е попродуктивно од тестирањето на вибрации.

Како да се поттикне вештачката интелигенција за кодот да излезе посигурен?

Започнете со инјектирање ограничувања однапред: очекувани влезни/излезни податоци, облици на податоци, потреби за перформанси, политика за грешки, конвенции за именување и постоечки шеми во вашето складиште. Побарајте компромиси, а не само решенија - „Каде ќе се скрши ова?“ и „Што би избегнале и зошто?“ Конечно, наметнете одземање: кажете му да ја отстрани непотребната апстракција и да ја произведе најмалата точна верзија пред да проширите нешто.

Референци

Stack Overflow - Анкета за развивачи на Stack Overflow 2025 - survey.stackoverflow.co
GitHub - GitHub Octoverse (28 октомври 2025 година) - github.blog
Google - Инженерски практики на Google: Преглед на стандардот на кодот - google.github.io
Abseil - Софтверско инженерство во Google: Тестирање на единици - abseil.io
Abseil - Софтверско инженерство во Google: Преглед на код - abseil.io
Abseil - Софтверско инженерство во Google: Поголемо тестирање - abseil.io
Мартин Фаулер - Мартин Фаулер: Прекинувачи на функции - martfowler.com
Мартин Фаулер - Пирамидата на практични тестови - martfowler.com
OWASP - Лист за измами за моделирање на закани во OWASP - cheatsheetseries.owasp.org
OWASP - Лист за евиденција на OWASP - cheatsheetseries.owasp.org
OWASP - OWASP Топ 10 2025: Безбедносно најавување и известување за грешки - owasp.org
ESLint - Документи за ESLint - eslint.org
Документи за GitHub - GitHub CodeQL скенирање на код - docs.github.com
TypeScript - TypeScript: Статичка проверка на типови - www.typescriptlang.org
mypy - документација за mypy - mypy.readthedocs.io
Пајтон - Документација за Пајтон: Профилери на Пајтон - docs.python.org
pytest - документација за распоредот на pytest - docs.pytest.org
Пилинт - Документација за Пилинт: bare-except - pylint.pycqa.org
Amazon Web Services - AWS Prescriptive Guideline: Обидете се повторно со повлекување - docs.aws.amazon.com
Amazon Web Services - AWS Builders' Library: Истекување на време, повторни обиди и застој со треперење - aws.amazon.com

Пронајдете ја најновата вештачка интелигенција во официјалната продавница за асистенти за вештачка интелигенција

За нас

Назад кон блогот

Земја/регион