Kako izgleda AI kod?

Kako izgleda AI kod?

Kratak odgovor: Kod potpomognut vještačkom inteligencijom često se čita kao neobično uredan i "udžbenički": konzistentno formatiranje, generičko imenovanje, pristojne poruke o greškama i komentari koji ponavljaju očigledno. Ako mu nedostaje stvarna hrabrost - jezik domene, nezgodna ograničenja, rubni slučajevi - to je znak upozorenja. Kada ga usidrite u svoje obrasce repozitorija i testirate ga u odnosu na rizike produkcije, postaje pouzdan.

Ključne zaključke:

Provjera konteksta : Ako se termini domene, oblici podataka i ograničenja ne odražavaju, tretirajte to kao rizično.

Previše poliranja : Previše dokumentacijskih nizova, uniformna struktura i bezlična imena mogu signalizirati generiranje generika.

Disciplina grešaka : Pazite na široka prepoznavanja izuzetaka, progutane greške i nejasno evidentiranje.

Skraćivanje apstrakcije : Izbrišite spekulativne pomoćne elemente i slojeve dok ne ostane samo najmanja ispravna verzija.

Testovi stvarnosti : Dodajte integracijske i testove rubnih slučajeva; oni brzo otkrivaju pretpostavke o „čistom svijetu“.

Kako izgleda AI kod? Infografika

Kodiranje uz pomoć vještačke inteligencije je sada svuda ( Stack Overflow Developer Survey 2025 ; GitHub Octoverse (28. oktobar 2025) ). Ponekad je izvrsno i uštedi vam popodne. Drugi put je... sumnjivo uglađeno, pomalo generičko ili "radi" dok neko ne klikne na dugme koje niko nije testirao 🙃. To dovodi do pitanja koje ljudi stalno postavljaju u pregledima koda, intervjuima i privatnim porukama:

Kako obično izgleda AI kod

Direktan odgovor je: može izgledati bilo kako. Ali postoje obrasci - blagi signali, a ne dokazi na sudu. Zamislite to kao nagađanje da li je kolač iz pekare ili nečije kuhinje. Glazura može biti previše savršena, ali i neki kućni pekari su jednostavno zastrašujuće dobri. Ista atmosfera.

U nastavku slijedi praktični vodič za prepoznavanje uobičajenih AI otisaka prstiju, razumijevanje zašto se javljaju i - što je važno - kako pretvoriti kod generiran AI-jem u kod kojem biste vjerovali u produkciji ✅.

🔗 Kako vještačka inteligencija predviđa trendove?
Objašnjava učenje obrazaca, signale i predviđanje u stvarnoj upotrebi.

🔗 Kako vještačka inteligencija otkriva anomalije?
Obuhvata metode detekcije odstupajućih vrijednosti i uobičajene poslovne primjene.

🔗 Koliko vode koristi vještačka inteligencija?
Analizira potrošnju vode u podatkovnim centrima i utjecaje obuke.

🔗 Šta je pristrasnost umjetne inteligencije?
Definira izvore pristranosti, štetu i praktične načine za njeno smanjenje.

1) Prvo, šta ljudi misle kada kažu "AI kod" 🤔

Kada većina ljudi kaže "AI kod", obično misle na jedno od ovoga:

  • Kod koji je izradio AI asistent na osnovu prompta (funkcija, ispravka greške, refaktorisanje).

  • Kod je u velikoj mjeri dovršen automatskim dovršavanjem , gdje je programer podsticao, ali nije u potpunosti autorizirao.

  • Kod koji je vještačka inteligencija prepisala za "čišćenje", "performanse" ili "stil".

  • Kod koji izgleda kao da potiče od vještačke inteligencije, čak i ako nije (ovo se dešava češće nego što ljudi priznaju).

I evo ključne stvari: AI nema jedan stil . Ima tendencije . Mnoge od tih tendencija proizlaze iz pokušaja da se bude uglavnom tačan, široko čitljiv i široko siguran... što ironično može učiniti da se rezultat čini pomalo jednoličnim.

2) Kako obično izgleda AI kod: brzi vizualni prikaz govori 👀

Odgovorimo na naslov jednostavno: Kako obično izgleda AI kod.

Često izgleda kao kod koji je:

  • Vrlo "udžbenički uredno" - konzistentno uvlačenje, konzistentno formatiranje, konzistentno sve.

  • Opširno na neutralan način - mnogo "korisnih" komentara koji ne pomažu mnogo.

  • Previše generalizirano - napravljeno da se nosi s deset imaginarnih scenarija umjesto s dva stvarna.

  • Pomalo previše strukturirano - dodatne pomoćne funkcije, dodatni slojevi, dodatna apstrakcija... kao pakovanje za vikend putovanje sa tri kofera 🧳.

  • Nedostaje ono nezgodno "ljepilo" na rubnim slučajevima koje stvarni sistemi akumuliraju (zastavice funkcija, naslijeđene specifičnosti, nezgodna ograničenja) ( Martin Fowler: Prekidači funkcija ).

Ali također - i ovo ću stalno ponavljati jer je važno - ljudski programeri apsolutno mogu pisati ovako. Neki timovi to provode. Neki ljudi su jednostavno uredni frikovi. To kažem s ljubavlju 😅.

Dakle, umjesto „uočavanja vještačke inteligencije“, bolje je pitati: ponaša li se ovaj kod kao da je napisan u stvarnom kontekstu? Kontekst je ono u čemu vještačka inteligencija često griješi.

3) Znakovi "neobične doline" - kada je previše uredno 😬

Kod generiran umjetnom inteligencijom često ima određeni "sjaj". Ne uvijek, ali često.

Uobičajeni signali "previše uredno"

  • Svaka funkcija ima docstring čak i kada je to očigledno.

  • Sve varijable imaju pristojna imena kao što su result , data , items , payload , responseData .

  • Dosljedne poruke o grešci koje zvuče kao uputstvo: „Došlo je do greške prilikom obrade zahtjeva.“

  • Jednoobrazni obrasci u nepovezanim modulima , kao da je sve napisao isti pažljivi bibliotekar.

Suptilno odavanje

Kod umjetne inteligencije može djelovati kao da je dizajniran za tutorijal, a ne za proizvod. To je kao... nositi odijelo da bi se ofarbala ograda. Vrlo prikladna, pomalo pogrešna aktivnost za tu odjeću.

4) Šta čini dobru verziju AI koda? ✅

Hajde da obrnemo stvari. Jer cilj nije "uhvatiti vještačku inteligenciju", već "poboljšati kvalitet"

Dobra verzija koda potpomognutog umjetnom inteligencijom je:

Drugim riječima, odličan AI kod izgleda kao... da ga je vaš tim napisao. Ili ga je barem vaš tim pravilno usvojio. Kao pas iz azila koji sada zna gdje je kauč 🐶.

5) Biblioteka uzoraka: klasični otisci prstiju umjetne inteligencije (i zašto se javljaju) 🧩

Evo obrazaca koje sam više puta vidio u kodnim bazama potpomognutim vještačkom inteligencijom - uključujući i one koje sam lično očistio. Neki od njih su u redu. Neki su opasni. Većina su samo... signali.

A) Prekomjerno defanzivna provjera null vrijednosti svugdje

Vidjet ćete slojeve:

  • ako je x Nema: vrati ...

  • pokušaj/osim izuzetka

  • više rezervnih zadanih postavki

Zašto: Vještačka inteligencija pokušava izbjeći greške tokom izvođenja.
Rizik: Može sakriti stvarne greške i učiniti otklanjanje grešaka odvratnim.

B) Generičke pomoćne funkcije koje ne zaslužuju svoje postojanje

Sviđa mi se:

  • podaci_procesa()

  • handle_request()

  • validate_input()

Zašto: apstrakcija djeluje „profesionalno“.
Rizik: završit ćete s funkcijama koje rade sve, a ne objašnjavaju ništa.

C) Komentari koji ponavljaju kod

Primjer energije:

  • "Povećaj i za 1"

  • "Vrati odgovor"

Zašto: Vještačka inteligencija je obučena da objašnjava.
Rizik: komentari brzo propadaju i stvaraju buku.

D) Nedosljedna dubina detalja

Jedan dio je super detaljan, drugi dio je misteriozno nejasan.

Zašto: brzo pomjeranje fokusa... ili djelomičan kontekst.
Rizik: slabe tačke se kriju u nejasnim zonama.

E) Sumnjivo simetrična struktura

Sve prati isti kostur, čak i kada poslovna logika ne bi trebala.

Zašto: Vještačka inteligencija voli ponavljati provjerene oblike.
Rizik: zahtjevi nisu simetrični - oni su grudvasti, poput loše spakovanih namirnica 🍅📦.

6) Tabela poređenja - načini za procjenu kako AI kod obično izgleda 🧪

U nastavku slijedi praktično poređenje alata. Ne radi se o "AI detektorima", već o provjerama stvarnosti koda . Jer najbolji način za identifikaciju sumnjivog koda je testiranje, pregled i posmatranje pod pritiskom.

Alat / Pristup Najbolje za (publiku) Cijena Zašto funkcioniše (i jedna mala neobičnost)
Kontrolna lista za pregled koda 📝 Timovi, voditelji, seniori Besplatno Nameće pitanja "zašto"; hvata generičke obrasce... ponekad se čini sitničavim ( Google Engineering Practices: Code Review )
Jedinični + integracijski testovi ✅ Funkcije dostave za sve Slobodno Otkriva nedostajuće granične slučajeve; AI kodu često nedostaju instalacije u produkciji ( Softverski inženjering u Googleu: Jedinično testiranje ; Piramida praktičnog testiranja )
Statička analiza / Linting 🔍 Timovi sa standardima Besplatno / Plaćeno Označava nedosljednosti; ipak neće otkriti greške "pogrešne ideje" ( ESLint dokumentacija ; skeniranje koda GitHub CodeQL )
Provjera tipa (gdje je primjenjivo) 🧷 Veće kodne baze Besplatno / Plaćeno Otkriva nejasne oblike podataka; može biti dosadno, ali se isplati ( TypeScript: Statička provjera tipova ; mypy dokumentacija )
Modeliranje prijetnji / Slučajevi zloupotrebe 🛡️ Timovi usmjereni na sigurnost Besplatno Vještačka inteligencija može ignorirati upotrebu od strane protivnika; ovo je prisiljava na svjetlo dana ( OVASP Threat Modeling Cheat Sheet )
Profiliranje performansi ⏱️ Posao s puno podataka u pozadini Besplatno / Plaćeno VI može dodati dodatne petlje, konverzije, alokacije - profiliranje ne laže ( Python dokumentacija: Python profileri )
Podaci o testiranju usmjereni na domen 🧾 Proizvod + inženjering Besplatno Najbrži "test mirisa"; lažni podaci stvaraju lažno samopouzdanje ( pytest fixtures docs )
Recenzija para / Vodič 👥 Mentorstvo + kritički odnosi s javnošću Besplatno Zamolite autora da objasni izbore; kodu nalik umjetnoj inteligenciji često nedostaje priča ( Softverski inženjering u Googleu: Pregled koda )

Da, kolona "Cijena" je malo luckasta - jer je skupi dio obično pažnja, a ne alati. Pažnja košta… sve 😵💫.

7) Strukturni tragovi u kodu potpomognutom umjetnom inteligencijom 🧱

Ako želite detaljniji odgovor na to kako AI kod obično izgleda, udaljite se i pogledajte strukturu.

1) Imenovanje koje je tehnički ispravno, ali kulturno pogrešno

Vještačka inteligencija obično bira imena koja su „sigurna“ za mnoge projekte. Ali timovi razvijaju vlastiti dijalekt:

  • Vi to zovete AccountId , a vještačka inteligencija to zove userId .

  • Vi to zovete LedgerEntry , a vještačka inteligencija to zove transakcija .

  • Vi to zovete FeatureGate , ono to zove configFlag .

Ništa od ovoga nije "loše", ali je nagovještaj da autor nije dugo živio unutar vaše domene.

2) Ponavljanje bez ponovne upotrebe ili ponovna upotreba bez razloga

Vještačka inteligencija ponekad:

  • ponavlja sličnu logiku na više mjesta jer ne "pamti" cijeli kontekst repozitorija odjednom, ili

  • prisiljava ponovnu upotrebu kroz apstrakcije koje štede tri linije, ali kasnije koštaju tri sata.

To je ta razmjena: manje kucanja sada, više razmišljanja kasnije. I nisam uvijek siguran da je to dobra razmjena, pretpostavljam... zavisi od sedmice 😮💨.

3) „Savršena“ modularnost koja ignoriše stvarne granice

Vidjet ćete kod podijeljen u uredne module:

  • validatori/

  • usluge/

  • rukovatelji/

  • alati/

Ali granice se možda ne poklapaju sa šavovima vašeg sistema. Čovjek ima tendenciju da odražava bolne tačke arhitekture. Vještačka inteligencija ima tendenciju da odražava uredan dijagram.

8) Obrada grešaka - gdje AI kod postaje… klizav 🧼

Rješavanje grešaka je jedan od najvećih pokazatelja, jer zahtijeva prosuđivanje , a ne samo ispravnost.

Obrasci koje treba pratiti

Kako izgleda dobro

Vrlo ljudska osobina je napisati poruku o grešci koja je pomalo iritantna. Ne uvijek, ali znate to kada je vidite. Poruke o grešci umjetne inteligencije često su smirujuće poput aplikacije za meditaciju.

9) Rubni slučajevi i stvarnost proizvoda - „nedostajuća hrabrost“ 🧠🪤

Pravi sistemi su neuredni. Izlazima umjetne inteligencije često nedostaje ta tekstura.

Primjeri "upornosti" koju timovi imaju:

  • Zastavice funkcija i djelomična uvođenja ( Martin Fowler: Prekidači funkcija )

  • Hakovi za unatrag kompatibilnost

  • Čudna isteka vremena za treće strane

  • Zastarjeli podaci koji krše vašu shemu

  • Nedosljedni problemi s velikim i malim slovima, kodiranjem ili lokalnim postavkama

  • Poslovna pravila koja se čine proizvoljnima jer su proizvoljna

Vještačka inteligencija može riješiti granične slučajeve ako joj kažete, ali ako ih eksplicitno ne uključite, često proizvodi rješenje "čistog svijeta". Čisti svjetovi su divni. Čisti svjetovi također ne postoje.

Dolazi pomalo nategnuta metafora: AI kod je kao potpuno nova spužva - još nije upio kuhinjske katastrofe. Eto, rekao sam to 🧽. Nije moj najbolji rad, ali je donekle istinit.

10) Kako postići da kod uz pomoć vještačke inteligencije djeluje ljudski - i, što je još važnije, da bude pouzdan 🛠️✨

Ako koristite vještačku inteligenciju za pisanje koda (a mnogi ljudi to rade), možete značajno poboljšati rezultat uz nekoliko navika.

A) Unaprijed unesite svoja ograničenja

Umjesto "Napišite funkciju koja...", pokušajte:

  • očekivani ulazi/izlazi

  • potrebe za performansama

  • politika greške (povećanje, tip povratnog rezultata, zapisivanje + neuspjeh?)

  • konvencije imenovanja

  • postojeći obrasci u vašem repozitoriju

B) Tražite kompromise, ne samo rješenja

Upit sa:

  • "Navedite dva pristupa i objasnite kompromise."

  • „Šta biste ovdje izbjegavali raditi i zašto?“

  • "Gdje će doći do ovog prekida u proizvodnji?"

Vještačka inteligencija je bolja kada je prisilite da razmišlja o rizicima.

C) Natjerajte ga da izbriše kod

Ozbiljno. Pitajte:

  • "Uklonite svaku nepotrebnu apstrakciju."

  • "Smanjite ovo na najmanju ispravnu verziju."

  • "Koji dijelovi su spekulativni?"

Vještačka inteligencija ima tendenciju da sabira. Veliki inženjeri imaju tendenciju da oduzimaju.

D) Dodajte testove koji odražavaju stvarnost

Ne samo:

  • "vraća očekivani izlaz"

Ali:

Ako ništa drugo ne radiš, uradi ovo. Testovi su detektor laži i nije ih briga ko je napisao kod 😌.

11) Završne bilješke + kratki pregled 🎯

Dakle, kako AI kod obično izgleda : često izgleda čisto, generički, pomalo previše objašnjen i previše željno da ugodi. Veći "znak" nije formatiranje ili komentari - već nedostatak konteksta: imenovanje domena, nezgodni rubni slučajevi i izbori specifični za arhitekturu koji proizlaze iz života sa sistemom.

Kratak pregled

A ako neko pokuša da vas osramoti zbog korištenja vještačke inteligencije, iskreno... zanemarite buku. Samo slajte solidan kod. Solidan kod je jedina fleksibilnost koja traje 💪🙂.

Često postavljana pitanja

Kako možete znati da li je kod napisao vještački intelektualac?

Kod potpomognut vještačkom inteligencijom često izgleda pomalo previše uredno, gotovo "udžbenički": konzistentno formatiranje, ujednačena struktura, generičko imenovanje (kao što su podaci , stavke , rezultat ) i ujednačene, uglađene poruke o greškama. Može stići i s gomilom dokumentacijskih stringova ili komentara koji jednostavno ponavljaju očiglednu logiku. Veći signal nije stil - to je odsustvo iskonske hrabrosti: jezika domene, konvencija repozitorija, nezgrapnih ograničenja i "ljepila" na rubu slučaja koje omogućava sistemima da opstanu.

Koji su najveći znakovi upozorenja u rukovanju greškama generiranim umjetnom inteligencijom?

Pazite na široka prepoznavanja izuzetaka ( osim Exception ), progutane greške koje tiho vraćaju zadane vrijednosti i nejasno evidentiranje poput "Došlo je do greške". Ovi obrasci mogu sakriti stvarne greške i otežati otklanjanje grešaka. Strogo rukovanje greškama je specifično, primjenjivo i nosi dovoljno konteksta (ID-ove, unose, stanje) bez unošenja osjetljivih podataka u evidencije. Pretjerana defanzivnost može biti jednako rizična kao i nedovoljna defanzivnost.

Zašto se AI kod često čini previše inženjerski složenim ili previše apstraktnim?

Uobičajena tendencija umjetne inteligencije je da "izgleda profesionalno" dodavanjem pomoćnih funkcija, slojeva i direktorija koji predviđaju hipotetičke budućnosti. Vidjet ćete generičke pomoćne funkcije poput process_data() ili handle_request() i uredne granice modula koje više odgovaraju dijagramu nego šavovima vašeg sistema. Praktično rješenje je oduzimanje: skraćujte spekulativne slojeve dok ne dobijete najmanju ispravnu verziju koja odgovara vašim zahtjevima, a ne onima koje biste kasnije mogli naslijediti.

Kako izgleda dobar kod potpomognut vještačkom inteligencijom u pravom repozitoriju?

Najbolji kod potpomognut vještačkom inteligencijom čita se kao da ga je vaš tim prisvojio: koristi vaše termine domene, usklađuje vaše oblike podataka, prati obrasce vašeg repozitorija i usklađuje se s vašom arhitekturom. Također odražava vaše rizike - izvan sretnih puteva - kroz smislene testove i namjerni pregled. Cilj nije "sakriti vještačku inteligenciju", već usidriti nacrt u kontekst tako da se ponaša kao produkcijski kod.

Koji testovi najbrže otkrivaju pretpostavke o „čistom svijetu“?

Integracijski testovi i testovi rubnih slučajeva imaju tendenciju da brzo otkriju probleme jer AI izlaz često pretpostavlja idealne ulaze i predvidljive zavisnosti. Koristite postavke usmjerene na domen i uključite čudne ulaze, nedostajuća polja, djelomične kvarove, vremenska ograničenja i konkurentnost gdje je to važno. Ako kod ima samo jedinične testove sretnog puta, može izgledati ispravno, a ipak neće uspjeti kada neko pritisne jedno netestirano dugme u produkciji.

Zašto se imena napisana umjetnom inteligencijom čine „tehnički ispravnim, ali kulturno pogrešnim“?

Vještačka inteligencija često bira sigurna, generička imena koja funkcionišu u mnogim projektima, ali timovi vremenom razvijaju specifičan dijalekt. Tako se dešavaju neusklađenosti poput userId naspram AccountId ili transaction naspram LedgerEntry , čak i kada je logika u redu. Ovo odstupanje u imenovanju je znak da kod nije napisan dok je "živio unutar" vaše domene i ograničenja.

Da li se isplati pokušati otkriti AI kod u pregledima koda?

Obično je produktivnije pregledati kvalitet nego autorstvo. Ljudi također mogu pisati čist, previše komentiran kod, a vještačka inteligencija može proizvesti odlične nacrte kada se vodi. Umjesto da se igrate detektiva, istaknite logiku dizajna i tačke vjerovatnog neuspjeha u produkciji. Zatim validirajte testovima, usklađivanjem arhitekture i disciplinom grešaka. Testiranje pod pritiskom je bolje od testiranja vibracija.

Kako podstičete vještačku inteligenciju da kod bude pouzdaniji?

Počnite tako što ćete unaprijed ubaciti ograničenja: očekivane ulaze/izlaze, oblike podataka, potrebe za performansama, politiku grešaka, konvencije imenovanja i postojeće obrasce u vaš repozitorij. Tražite kompromise, ne samo rješenja - „Gdje će se ovo slomiti?“ i „Šta biste izbjegli i zašto?“ Konačno, prisilite oduzimanje: recite mu da ukloni nepotrebnu apstrakciju i proizvede najmanju ispravnu verziju prije nego što bilo šta proširite.

Reference

  1. Stack Overflow - Anketa za razvojne programere Stack Overflow-a 2025. - survey.stackoverflow.co

  2. GitHub - GitHub Octoverse (28. oktobar 2025.) - github.blog

  3. Google - Googleove inženjerske prakse: Standard pregleda koda - google.github.io

  4. Abseil - Softversko inženjerstvo u Googleu: Jedinično testiranje - abseil.io

  5. Abseil - Softverski inženjering u Googleu: Pregled koda - abseil.io

  6. Abseil - Softversko inženjerstvo u Googleu: Veće testiranje - abseil.io

  7. Martin Fowler - Martin Fowler: Prekidači funkcija - martinfowler.com

  8. Martin Fowler - Piramida praktičnog testa - martinfowler.com

  9. OWASP - OWASP Vodič za Modeliranje Prijetnji - cheatsheetséries.owasp.org

  10. OWASP - OWASP Vodič za evidentiranje - cheatsheetséries.owasp.org

  11. OWASP - OWASP Top 10 2025: Kvarovi u sigurnosnom evidentiranju i upozoravanju - owasp.org

  12. ESLint - ESLint dokumentacija - eslint.org

  13. GitHub dokumentacija - Skeniranje GitHub CodeQL koda - docs.github.com

  14. TypeScript - TypeScript: Statička provjera tipova - www.typescriptlang.org

  15. mypy - mypy dokumentacija - mypy.readthedocs.io

  16. Python - Python dokumentacija: Python profileri - docs.python.org

  17. pytest - dokumentacija za pytest instalacije - docs.pytest.org

  18. Pylint - Pylint dokumentacija: bare-except - pylint.pycqa.org

  19. Amazon Web Services - AWS propisane smjernice: Ponovni pokušaj sa odgodom - docs.aws.amazon.com

  20. Amazon Web Services - AWS Builders' Library: Timeouti, ponovni pokušaji i odustajanje s podrhtavanjem - aws.amazon.com

Pronađite najnoviju umjetnu inteligenciju u službenoj trgovini AI Assistant

O nama

Nazad na blog