Кратък отговор: Кодът, подпомаган от изкуствен интелект, често се чете като необичайно подреден и „учебникарски“: последователно форматиране, генерични имена, учтиви съобщения за грешки и коментари, които повтарят очевидното. Ако му липсва реална съвършенство - език на домейна, неудобни ограничения, гранични случаи - това е предупредителен знак. Когато го закотвите в моделите си за хранилища и го тествате срещу производствени рискове, той става надежден.
Ключови изводи:
Проверка на контекста : Ако термините на домейна, формите на данните и ограниченията не са отразени, третирайте го като рисковано.
Прекалено полиране : Прекомерните документационни низове, еднородната структура и скучните имена могат да сигнализират за генериране на генерични кодове.
Дисциплина при грешки : Внимавайте за широко разпространени изключения, погълнати грешки и неясно регистриране.
Изрязване на абстракцията : Изтрийте спекулативните помощни елементи и слоеве, докато остане само най-малката правилна версия.
Тестове за реалност : Добавете интеграционни и крайни тестове; те бързо разкриват допускания за „чист свят“.
Кодирането с помощта на изкуствен интелект е навсякъде вече ( Stack Overflow Developer Survey 2025 ; GitHub Octoverse (28 октомври 2025 г.) ). Понякога е превъзходно и ви спестява един следобед. Друг път е... подозрително изпипано, малко генерично или „работи“, докато някой не натисне единствения бутон, който никой не е тествал 🙃. Това води до въпроса, който хората продължават да повдигат в прегледи на код, интервюта и лични съобщения:
Как изглежда AI кодът
Директният отговор е: може да изглежда като всичко. Но има модели - леки сигнали, а не съдебни доказателства. Мислете за това като за отгатване дали една торта е от пекарна или от нечия кухня. Глазурата може да е твърде перфектна, но също така някои домашни пекари са просто ужасяващо добри. Същата атмосфера.
По-долу е дадено практическо ръководство за разпознаване на често срещани отпечатъци на изкуствен интелект, разбиране защо се появяват и - което е важно - как да превърнете генерирания от изкуствен интелект код в код, на който бихте се доверили в продуктивна среда ✅.
🔗 Как изкуственият интелект предсказва тенденции?
Обяснява изучаването на модели, сигналите и прогнозирането в реална употреба.
🔗 Как изкуственият интелект открива аномалии?
Обхваща методи за откриване на отклонения и често срещани бизнес приложения.
🔗 Колко вода използва ИИ?
Разбива потреблението на вода в центровете за данни и въздействието върху обучението.
🔗 Какво е пристрастност към изкуствения интелект?
Дефинира източниците на предразсъдъци, вредите и практическите начини за намаляването им.
1) Първо, какво имат предвид хората, когато казват „AI код“ 🤔
Когато повечето хора казват „AI код“, те обикновено имат предвид едно от следните:
-
Код, изготвен от асистент с изкуствен интелект от подкана (функция, корекция на грешка, рефакторинг).
-
Код, силно допълнен от autocomplete , където разработчикът е подтиквал, но не е написал напълно.
-
Код, пренаписан от изкуствен интелект за „почистване“, „производителност“ или „стил“.
-
Код, който изглежда сякаш е излязъл от изкуствен интелект, дори и да не е такъв (това се случва по-често, отколкото хората признават).
И ето един ключов момент: изкуственият интелект няма един-единствен стил . Той има тенденции . Много от тези тенденции произтичат от опита да бъде като цяло коректен, като цяло четим и като цяло безопасен... което иронично може да направи резултата малко еднообразен.
2) Как изглежда AI кодът: бързата визуализация показва 👀
Нека отговорим ясно на заглавието: Как изглежда AI кодът.
Често изглежда като код, който е:
-
Много „подредено като в учебник“ - последователен отстъп, последователно форматиране, последователно всичко.
-
Многословно по неутрален начин - много „полезни“ коментари, които не помагат особено.
-
Прекалено обобщен - създаден да обработва десет въображаеми сценария вместо два реални.
-
Леко преструктурирано - допълнителни помощни функции, допълнителни слоеве, допълнителна абстракция… като опаковане за уикенд пътуване с три куфара 🧳.
-
Липсва неудобното свързващо звено на ръба , което реалните системи натрупват (флагове на функции, стари странности, неудобни ограничения) ( Мартин Фаулър: Превключватели на функции ).
Но също така - и ще продължа да повтарям това, защото е важно - човешките разработчици също могат да пишат по този начин. Някои екипи го налагат. Някои хора са просто спретнати маниаци. Казвам го с любов 😅.
Така че, вместо да „забелязваме ИИ“, е по-добре да се запитаме: дали този код се държи така, сякаш е написан в реален контекст? Контекстът е мястото, където ИИ често се проваля.
3) Табелите за „зловеща долина“ - когато е твърде спретнато 😬
Кодът, генериран от изкуствен интелект, често има известен „блясък“. Не винаги, но често.
Често срещани сигнали за „твърде спретнатост“
-
Всяка функция има документационен низ, дори когато е очевиден.
-
Всички променливи имат учтиви имена като
result,data,items,payload,responseData. -
Постоянни съобщения за грешки , които звучат като ръководство: „Възникна грешка при обработката на заявката.“
-
Еднообразни модели в несвързани модули , сякаш всичко е написано от един и същ внимателен библиотекар.
Финото издаване
Кодът с изкуствен интелект може да изглежда сякаш е създаден за урок, а не за продукт. Все едно... да боядисаш ограда с костюм. Много подходящо, леко неподходящо действие за облеклото.
4) Какво прави една версия на AI код добра? ✅
Нека обърнем нещата. Защото целта не е „да се докопаме до изкуствен интелект“, а „да подобрим качеството на кораба“
Добра версия на код, подпомаган от изкуствен интелект, е:
-
Закотвен във вашия реален домейн (вашето именуване, вашите форми на данни, вашите ограничения).
-
Съобразено с вашата архитектура (шаблоните съответстват на хранилището, а не на общ шаблон).
-
Тествано спрямо вашите рискове (не само модулни тестове от типа „щастлив път“) ( Софтуерно инженерство в Google: Модулно тестване ; Практическата тестова пирамида ).
-
Прегледано с намерение (някой попита „защо това?“, а не само „дали се компилира“) ( Google Engineering Practices: The Standard of Code Review ).
-
Ограничено до това, от което се нуждаете (по-малко въображаемо осигуряване на бъдещето).
С други думи, страхотният AI код изглежда така, сякаш... вашият екип го е написал. Или поне вашият екип го е усвоил правилно. Като спасено куче, което вече знае къде е диванът 🐶.
5) Библиотеката с шаблони: класически AI пръстови отпечатъци (и защо се появяват) 🧩
Ето модели, които съм виждал многократно в кодови бази, подпомогнати от изкуствен интелект - включително такива, които лично съм почистил. Някои от тях са добре. Някои са опасни. Повечето са просто... сигнали.
A) Прекомерно защитна проверка на null навсякъде
Ще видите слоеве от:
-
ако x е Няма: връщане ... -
опитайте/освен изключение -
множество резервни настройки по подразбиране
Защо: Изкуственият интелект се опитва да избягва грешки по време на изпълнение като цяло.
Риск: Може да скрие реални грешки и да направи отстраняването на грешки неприятно.
Б) Общи помощни функции, които не си заслужават съществуването
Харесвам:
-
process_data() -
handle_request() -
validate_input()
Защо: абстракцията изглежда „професионална“.
Риск: в крайна сметка получавате функции, които правят всичко и не обясняват нищо.
В) Коментари, които преформулират кода
Примерна енергия:
-
„Увеличаване на i с 1“
-
„Върнете отговора“
Защо: Изкуственият интелект е обучен да обяснява.
Риск: коментарите бързо се развалят и създават шум.
Г) Непостоянна дълбочина на детайлите
Едната част е супер подробна, друга част е мистериозно неясна.
Защо: бързо отклоняване на фокуса... или частичен контекст.
Риск: слабите места се крият в неясните зони.
Д) Подозрително симетрична структура
Всичко следва един и същ скелет, дори когато бизнес логиката не би трябвало.
Защо: Изкуственият интелект обича да повтаря доказани форми.
Риск: изискванията не са симетрични - те са на бучки, като лошо опаковани хранителни стоки 🍅📦.
6) Сравнителна таблица - начини за оценка на това как изглежда AI кодът 🧪
По-долу е дадено практическо сравнение на инструменти. Не са „AI детектори“, а по-скоро проверки за реалност на кода . Защото най-добрият начин да се идентифицира съмнителен код е да се тества, прегледа и наблюдава под напрежение.
| Инструмент / Подход | Най-добро за (публика) | Цена | Защо работи (и една малка особеност) |
|---|---|---|---|
| Контролен списък за преглед на кода 📝 | Екипи, лидери, старши играчи | Безплатно | Налага въпроси от типа „защо“; улавя общи модели... понякога изглежда дребнаво ( Google Engineering Practices: Code Review ) |
| Модулни + интеграционни тестове ✅ | Функции за доставка за всички | Свободно | Разкрива липсващи гранични случаи; в кода на ИИ често липсват вградени инструменти в производството ( Софтуерно инженерство в Google: Модулно тестване ; Практическата тестова пирамида ) |
| Статичен анализ / Линтинг 🔍 | Отбори със стандарти | Безплатно / Платено | Сигнализира несъответствия; няма да улови грешки с „грешна идея“ ( ESLint Docs ; GitHub CodeQL code scanning ) |
| Проверка на типа (където е приложимо) 🧷 | По-големи кодови бази | Безплатно / Платено | Разкрива неясни форми на данни; може да е досадно, но си заслужава ( TypeScript: Статична проверка на типа ; документация на mypy ) |
| Моделиране на заплахи / Случаи на злоупотреба 🛡️ | Екипи, ориентирани към сигурността | Безплатно | Изкуственият интелект може да игнорира използването му от противниковия екип; това го изкарва наяве ( Шпаргалка за моделиране на заплахи от OWASP ) |
| Профилиране на производителността ⏱️ | Работа с големи количества данни, работеща с бекенд | Безплатно / Платено | Изкуственият интелект може да добавя допълнителни цикли, преобразувания, разпределения - профилирането не лъже ( документация на Python: Профилиращите Python ) |
| Тестови данни, фокусирани върху домейн 🧾 | Продукт + инженеринг | Безплатно | Най-бързият „тест за миризма“; фалшивите данни създават фалшива увереност ( документация за pytest fixtures ) |
| Преглед / Ръководство за двойки 👥 | Менторство + критични PR-ове | Безплатно | Помолете автора да обясни изборите си; кодът, подобен на изкуствен интелект, често е лишен от история ( Софтуерно инженерство в Google: Преглед на кода ) |
Да, колоната „Цена“ е малко шантава - защото скъпата част обикновено е вниманието, а не инструментите. Вниманието струва… всичко 😵💫.
7) Структурни улики в код, подпомаган от изкуствен интелект 🧱
Ако искате по-задълбочен отговор на това как изглежда AI кодът, намалете мащаба и разгледайте структурата.
1) Именуване, което е технически правилно, но културно неправилно
Изкуственият интелект е склонен да избира имена, които са „безопасни“ в много проекти. Но екипите развиват свой собствен диалект:
-
Вие го наричате
AccountId, изкуственият интелект го наричаuserId. -
Вие го наричате
LedgerEntry, изкуственият интелект го наричатранзакция. -
Вие го наричате
FeatureGate, то го наричаconfigFlag.
Нищо от това не е „лошо“, но е намек, че авторът не е живял дълго във вашия домейн.
2) Повторение без повторна употреба или повторна употреба без причина
Изкуственият интелект понякога:
-
повтаря подобна логика на множество места, защото не „запомня“ целия контекст на хранилището наведнъж, или
-
налага повторна употреба чрез абстракции, които спестяват три реда, но струват три часа по-късно.
Това е размяната: по-малко писане сега, повече мислене по-късно. И не винаги съм сигурен, че това е добра размяна, предполагам... зависи от седмицата 😮💨.
3) „Перфектна“ модулност, която игнорира реалните граници
Ще видите код, разделен на спретнати модули:
-
валидатори/ -
услуги/ -
ръководители/ -
помощни програми/
Но границите може да не съвпадат с шевовете на вашата система. Човекът е склонен да отразява проблемните точки на архитектурата. Изкуственият интелект е склонен да отразява подредена диаграма.
8) Обработка на грешки - къде AI кодът става… хлъзгав 🧼
Обработката на грешки е един от най-важните признаци, защото изисква преценка , а не само коректност.
Модели за наблюдение
-
Прихващане на широки изключения с неясно регистриране ( документация на Pylint: bare-except )
-
Поглъщане на грешки и връщане на стойности по подразбиране
-
Връщане на „success: false“ вместо генериране на значими грешки
-
Цикли за повторен опит без отсрочка или без ограничение (или ограничение, което е избрано странно, като например 3, защото 3 се усеща добре) ( AWS Prescriptive Guidance: Retry with backoff ; AWS Builders' Library: Timeouts, retries and backoff with jitter )
Как изглежда доброто
-
Неуспехите са специфични
-
Грешките са приложими
-
Записването включва контекст (идентификатори, входни данни, съответно състояние)
-
Чувствителните данни не записват в лог файлове (ИИ понякога забравя това 😬) ( OWASP Logging Cheat Sheet ; OWASP Top 10 2025: Неуспехи при регистриране на сигурността и предупреждения )
Много човешка черта е да напишеш съобщение за грешка, което е леко раздразнено. Не винаги, но го знаеш, когато го видиш. Съобщенията за грешки от изкуствен интелект често са спокойни като приложение за медитация.
9) Крайни случаи и продуктова реалност - „липсващата твърдост“ 🧠🪤
Реалните системи са неподредени. Изходите от изкуствения интелект често нямат тази текстура.
Примери за „упоритост“, която екипите притежават:
-
Флагове за функции и частични внедрявания ( Мартин Фаулър: Превключватели на функции )
-
Хакове за обратна съвместимост
-
Странни таймаути от трети страни
-
Остарели данни, които нарушават вашата схема
-
Проблеми с несъответстващи главни и малки букви, кодиране или локализация
-
Бизнес правила, които изглеждат произволни, защото са произволни
Изкуственият интелект може да се справи с гранични случаи, ако му кажете, но ако не ги включите изрично, той често генерира решение от типа „чист свят“. Чистите светове са прекрасни. Чисти светове също не съществуват.
Леко напрегната метафора, която идва: AI кодът е като чисто нова гъба - все още не е попила кухненските бедствия. Ето, казах го 🧽. Не е най-добрата ми работа, но е горе-долу вярна.
10) Как да направим кода, подпомаган от изкуствен интелект, да изглежда човешки - и по-важното, да бъде надежден 🛠️✨
Ако използвате изкуствен интелект за писане на код (и много хора го правят), можете да подобрите значително резултата с няколко навика.
A) Въведете ограниченията си предварително
Вместо „Напишете функция, която…“, опитайте:
-
очаквани входове/изходи
-
нужди от изпълнение
-
политика за грешки (повишаване, тип връщане на резултат, регистриране + неуспех?)
-
конвенции за именуване
-
съществуващи модели във вашето хранилище
Б) Искайте компромиси, не само решения
Подкана с:
-
„Предложете два подхода и обяснете компромисите.“
-
„Какво бихте избягвали да правите тук и защо?“
-
„Къде ще се случи това прекъсване на производството?“
Изкуственият интелект е по-добър, когато го принудите да мисли в зависимост от рисковете.
C) Накарайте го да изтрие код
Сериозно. Попитай:
-
„Премахнете всяка ненужна абстракция.“
-
„Намалете това до най-малката правилна версия.“
-
„Кои части са спекулативни?“
Изкуственият интелект е склонен да събира. Великите инженери са склонни да изваждат.
Г) Добавете тестове, които отразяват реалността
Не само:
-
„връща очаквания резултат“
Но:
-
странен вход
-
липсващи полета
-
едновременност
-
частични повреди
-
поведение на ниво интеграция ( Софтуерно инженерство в Google: По-голямо тестване ; Практическата тестова пирамида )
Ако не правиш нищо друго, направи това. Тестовете са детекторът на лъжата и не ги интересува кой е написал кода 😌.
11) Заключителни бележки + кратко резюме 🎯
И така, как изглежда AI кодът : той често изглежда изчистен, обобщен, леко прекалено обяснен и малко прекалено нетърпелив да се хареса на потребителите. По-важният „показател“ не е форматирането или коментарите - това е липсата на контекст: именуване на домейни, неудобни крайни случаи и специфични за архитектурата избори, които идват от живота със система.
Бързо обобщение
-
Кодът с изкуствен интелект не е в един стил, но често е подреден, многословен и прекалено общ.
-
Най-добрият сигнал е дали кодът отразява реалните ви ограничения и продуктовата ви същност.
-
Не се вманиачавайте в откриването - вманиачавайте се в качеството: тестове, преглед, яснота и намерение ( Google Engineering Practices: Code Review ; Software Engineering at Google: Unit Testing ).
-
Изкуственият интелект е добър като първи вариант. Не е добър като последен вариант. Това е цялата игра.
И ако някой се опита да ви засрами, че използвате изкуствен интелект, честно казано... игнорирайте шума. Просто пишете солиден код. Солидният код е единствената гъвкавост, която е трайна 💪🙂.
ЧЗВ
Как можете да разберете дали кодът е написан от изкуствен интелект?
Кодът, подпомаган от изкуствен интелект, често изглежда малко прекалено подреден, почти „учебникарски“: последователно форматиране, еднаква структура, генерични именувания (като data , items , result ) и изчистени, полирани съобщения за грешки. Той може също така да пристигне с множество документационни низове или коментари, които просто преповтарят очевидната логика. По-важният сигнал не е стилът - това е липсата на естествена издръжливост: език на домейна, конвенции за хранилища, неудобни ограничения и „лепилото“ на ръба на функционалността, което кара системите да се задържат.
Кои са най-големите червени флагове при обработката на грешки, генерирани от изкуствен интелект?
Внимавайте за общи прихващания на изключения ( с изключение на Exception ), погълнати грешки, които тихо връщат стойности по подразбиране, и неясно регистриране като „Възникна грешка“. Тези модели могат да скрият истински грешки и да направят отстраняването на грешки трудно. Силната обработка на грешки е специфична, приложима и носи достатъчно контекст (идентификатори, входни данни, състояние), без да изхвърля чувствителни данни в регистрационните файлове. Прекалено защитната мярка може да бъде също толкова рискована, колкото и недостатъчната защитна мярка.
Защо кодът на изкуствения интелект често изглежда прекалено инженерен или прекалено абстрактен?
Често срещана тенденция в ИИ е да „изглежда професионално“, като добавя помощни функции, слоеве и директории, които предвиждат хипотетични бъдещи развития. Ще видите общи помощни функции като process_data() или handle_request() и спретнати граници на модулите, които подхождат повече на диаграмата, отколкото на шевовете на вашата система. Практическо решение е изваждането: отрежете спекулативните слоеве, докато получите най-малката правилна версия, която отговаря на вашите изисквания, а не на тези, които може да наследите по-късно.
Как изглежда един добър код, подпомаган от изкуствен интелект, в истинско хранилище?
Най-добрият код, подпомогнат от изкуствен интелект, се чете така, сякаш вашият екип го е заявил: той използва термините на вашата област, съпоставя вашите форми на данни, следва моделите на вашето хранилище и е в съответствие с вашата архитектура. Той също така отразява вашите рискове - отвъд щастливите пътища - със смислени тестове и целенасочен преглед. Целта не е да се „скрие изкуственият интелект“, а да се закотви черновата в контекста, така че да се държи като производствен код.
Кои тестове разкриват най-бързо допусканията за „чист свят“?
Интеграционните тестове и тестовете за гранични случаи са склонни да разкриват проблеми бързо, защото изходът на ИИ често предполага идеални входни данни и предвидими зависимости. Използвайте ориентирани към домейна настройки и включете странни входни данни, липсващи полета, частични неуспехи, таймаути и паралелизъм, където е важно. Ако кодът има само единични тестове „щастлив път“, той може да изглежда правилен, но все пак да се проваля, когато някой натисне единствения непроверен бутон в продукционна среда.
Защо имената, написани с изкуствен интелект, изглеждат „технически правилни, но културно погрешни“?
Изкуственият интелект често избира безопасни, генерични имена, които работят в много проекти, но екипите развиват специфичен диалект с течение на времето. Ето как се получават несъответствия като userId спрямо AccountId или transaction спрямо LedgerEntry , дори когато логиката е наред. Това отклонение в именуването е индикация, че кодът не е бил написан, докато е „живял“ във вашия домейн и ограничения.
Струва ли си да се опитвате да откриете AI код в кодовите прегледи?
Обикновено е по-продуктивно да се прави преглед за качество, отколкото за авторство. Хората също могат да пишат чист, прекалено коментиран код, а изкуственият интелект може да създава отлични чернови, когато е насочван. Вместо да играете ролята на детектив, наблегнете на обосновката на дизайна и точките на вероятен провал в продукцията. След това валидирайте с тестове, подравняване на архитектурата и дисциплиниране на грешките. Тестването под налягане е по-добро от тестването под налягане.
Как подканвате ИИ, така че кодът да излезе по-надежден?
Започнете, като предварително зададете ограничения: очаквани входове/изходи, форми на данните, нужди от производителност, политика за грешки, конвенции за именуване и съществуващи модели във вашето хранилище. Поискайте компромиси, не само решения - „Къде ще се счупи това?“ и „Какво бихте избегнали и защо?“. Накрая, принудете изваждане: кажете му да премахне ненужната абстракция и да генерира най-малката правилна версия, преди да разширите каквото и да било.
Референции
-
Stack Overflow - Анкета за разработчици на Stack Overflow 2025 - survey.stackoverflow.co
-
GitHub - GitHub Octoverse (28 октомври 2025 г.) - github.blog
-
Google - Инженерни практики на Google: Стандартът за преглед на кода - google.github.io
-
Abseil – Софтуерно инженерство в Google: Единично тестване – abseil.io
-
Abseil - Софтуерно инженерство в Google: Преглед на кода - abseil.io
-
Abseil – Софтуерно инженерство в Google: По-голямо тестване – abseil.io
-
Мартин Фаулър - Мартин Фаулър: Превключватели на функции - martinfowler.com
-
Мартин Фаулър - Пирамидата на практическите тестове - martinfowler.com
-
OWASP - Шпаргалка за моделиране на заплахи в OWASP - cheatsheetséries.owasp.org
-
OWASP - Шпаргалка за регистриране на OWASP - cheatsheetséries.owasp.org
-
OWASP - OWASP Топ 10 2025: Неуспехи при регистриране на сигурността и предупреждения - owasp.org
-
ESLint - Документация на ESLint - eslint.org
-
Документация на GitHub - Сканиране на код на GitHub CodeQL - docs.github.com
-
TypeScript - TypeScript: Статична проверка на типове - www.typescriptlang.org
-
mypy - документация за mypy - mypy.readthedocs.io
-
Python - Документация на Python: Профилиращите програми на Python - docs.python.org
-
pytest - документация за pytest fixtures - docs.pytest.org
-
Pylint - Документация на Pylint: bare-except - pylint.pycqa.org
-
Amazon Web Services - Предписания за AWS: Повторен опит с backoff - docs.aws.amazon.com
-
Amazon Web Services - Библиотека за изграждане на AWS: Временни ограничения, повторни опити и отсрочка с трептене - aws.amazon.com