Hoe lyk KI-kode?

Hoe lyk KI-kode?

Kort antwoord: KI-ondersteunde kode lees dikwels as buitengewoon netjies en "handboek": konsekwente formatering, generiese benaming, beleefde foutboodskappe en kommentaar wat die voor die hand liggende herhaal. As dit werklike grit kortkom - domeintaal, ongemaklike beperkings, randgevalle - is dit 'n waarskuwingsteken. Wanneer jy dit in jou repo-patrone anker en dit teen produksierisiko's toets, word dit betroubaar.

Belangrike wegneemetes:

Kontekskontrole : Indien domeinterme, datavorms en beperkings nie weerspieël word nie, beskou dit as riskant.

Oormatige polering : Oormatige dokstrings, eenvormige struktuur en vaal name kan generiese generering aandui.

Foutdissipline : Wees op die uitkyk vir breë uitsonderingsvangste, ingeslukde mislukkings en vae logging.

Abstraksie-afsny : Verwyder spekulatiewe helpers en lae totdat slegs die kleinste korrekte weergawe oorbly.

Werklikheidstoetse : Voeg integrasie- en randgevaltoetse by; hulle stel vinnig "skoon wêreld"-aannames bloot.

Hoe lyk KI-kode? Infografika

KI-ondersteunde kodering is nou oral ( Stack Overflow Developer Survey 2025 ; GitHub Octoverse (28 Okt 2025) ). Soms is dit uitstekend en bespaar jou 'n middag. Ander kere is dit ... verdag gepoleer, 'n bietjie generies, of dit "werk" totdat iemand op die een knoppie klik wat niemand getoets het nie 🙃. Dit lei tot die vraag wat mense aanhou opper in kode-oorsigte, onderhoude en private DM's:

Hoe KI-kode geneig is om te lyk

Die direkte antwoord is: dit kan soos enigiets lyk. Maar daar is patrone – sagte seine, nie hofbewyse nie. Dink daaraan soos om te raai of 'n koek uit 'n bakkery of iemand se kombuis kom. Die versiersuiker is dalk te perfek, maar sommige tuisbakkers is ook net vreesaanjaend goed. Dieselfde vibe.

Hieronder is 'n praktiese gids vir die herkenning van algemene KI-vingerafdrukke, die verstaan ​​van hoekom hulle voorkom, en - belangrik - hoe om KI-gegenereerde kode te omskep in kode wat jy in produksie sou vertrou ✅.

🔗 Hoe voorspel KI tendense?
Verduidelik patroonleer, seine en voorspelling in werklike gebruik.

🔗 Hoe bespeur KI anomalieë?
Dek uitskieter-opsporingsmetodes en algemene besigheidstoepassings.

🔗 Hoeveel water gebruik KI?
Breek die impak van waterverbruik en opleiding op datasentrums af.

🔗 Wat is KI-vooroordeel?
Definieer vooroordeelbronne, skade en praktiese maniere om dit te verminder.

1) Eerstens, wat mense bedoel wanneer hulle "KI-kode" sê 🤔

Wanneer die meeste mense "KI-kode" sê, bedoel hulle gewoonlik een van die volgende:

  • Kode opgestel deur 'n KI-assistent vanaf 'n prompt (funksie, foutherstelling, herstrukturering).

  • Kode is swaar voltooi deur outovoltooiing , waar die ontwikkelaar gestoot het maar nie volledig outeur was nie.

  • Kode herskryf deur KI vir "opruiming", "prestasie" of "styl".

  • Kode wat lyk asof dit van 'n KI afkomstig is, selfs al het dit nie gebeur nie (dit gebeur meer as wat mense erken).

En hier is 'n sleutelpunt: KI het nie 'n enkele styl nie . Dit het tendense . Baie van daardie tendense kom van die probeerslag om breedweg korrek, breedweg leesbaar en breedweg veilig te wees ... wat ironies genoeg die uitvoer 'n bietjie eenders kan laat voel.

2) Hoe KI-kode geneig is om te lyk: die vinnige visuele voorstelling vertel 👀

Kom ons beantwoord die opskrif eenvoudig: Hoe KI-kode geneig is om te lyk.

Dit lyk dikwels soos kode wat is:

  • Baie “handboeknetjies” - konsekwente inkeping, konsekwente formatering, konsekwent alles.

  • Uitgebreid op 'n neutrale manier - baie "nuttige" kommentare wat nie veel help nie.

  • Oorveralgemeen - gebou om tien denkbeeldige scenario's in plaas van die twee werklike scenario's te hanteer.

  • Effens oorgestruktureerd - ekstra hulpfunksies, ekstra lae, ekstra abstraksie… soos om vir 'n naweekuitstappie met drie tasse te pak 🧳.

  • Die ongemaklike rand-geval-gom wat regte stelsels ophoop, ontbreek (funksievlae, ou eienaardighede, ongerieflike beperkings) ( Martin Fowler: Funksie-skakelaars ).

Maar ook – en ek sal dit aanhou herhaal, want dit maak saak – menslike ontwikkelaars kan absoluut ook so skryf. Sommige spanne dwing dit af. Sommige mense is net netjiese frats. Ek sê dit met liefde 😅.

So in plaas daarvan om "KI raak te sien", is dit beter om te vra: tree hierdie kode op asof dit met werklike konteks geskryf is? Konteks is waar KI dikwels faal.

3) Die "uncanny valley" tekens - wanneer dit te netjies is 😬

KI-gegenereerde kode het dikwels 'n sekere "glans". Nie altyd nie, maar dikwels.

Algemene "te netjies" seine

  • Elke funksie het 'n docstring, selfs wanneer dit voor die hand liggend is.

  • Alle veranderlikes het beleefde name soos resultaat , data , items , payload , responseData .

  • Konsekwente foutboodskappe wat soos 'n handleiding klink: "'n Fout het voorgekom tydens die verwerking van die versoek."

  • Eenvormige patrone oor onverwante modules , asof alles deur dieselfde noukeurige bibliotekaris geskryf is.

Die subtiele weggee

KI-kode kan voel asof dit vir 'n tutoriaal ontwerp is, nie vir 'n produk nie. Dis soos… om 'n pak te dra om 'n heining te verf. Baie gepaste, effens verkeerde aktiwiteit vir die uitrusting.

4) Wat maak 'n goeie weergawe van KI-kode? ✅

Kom ons draai dit om. Want die doel is nie "vang KI" nie, maar "skipkwaliteit"

'n Goeie weergawe van KI-ondersteunde kode is:

Met ander woorde, goeie KI-kode lyk soos… jou span het dit geskryf. Of ten minste, jou span het dit behoorlik aangeneem. Soos 'n reddingshond wat nou weet waar die rusbank is 🐶.

5) Die patroonbiblioteek: klassieke KI-vingerafdrukke (en hoekom hulle gebeur) 🧩

Hier is patrone wat ek herhaaldelik in KI-ondersteunde kodebasisse gesien het - insluitend dié wat ek persoonlik opgeruim het. Sommige hiervan is goed. Sommige is gevaarlik. Meeste is net ... seine.

A) Oorverdedigende nulkontrole oral

Jy sal lae sien van:

  • as x Geen is: gee terug ...

  • probeer/behalwe uitsondering

  • veelvuldige terugvalstandaarde

Hoekom: KI probeer looptydfoute breedweg vermy.
Risiko: Dit kan werklike mislukkings wegsteek en ontfouting walglik maak.

B) Generiese hulpfunksies wat nie hul bestaan ​​verdien nie

Soos:

  • proses_data()

  • handvatsel_versoek()

  • valideer_invoer()

Hoekom: abstraksie voel "professioneel."
Risiko: jy eindig met funksies wat alles doen en niks verduidelik nie.

C) Kommentaar wat die kode herhaal

Voorbeeld energie:

  • "Verhoog i met 1"

  • "Gee die antwoord terug"

Hoekom: KI is opgelei om verduidelikend te wees.
Risiko: kommentare verrot vinnig en skep geraas.

D) Inkonsekwente diepte van detail

Een deel is super gedetailleerd, 'n ander deel is geheimsinnig vaag.

Hoekom: vinnige fokusverskuiwing… of gedeeltelike konteks.
Risiko: swak plekke skuil in die vae sones.

E) Verdagte simmetriese struktuur

Alles volg dieselfde geraamte, selfs wanneer besigheidslogika nie behoort nie.

Hoekom: KI hou daarvan om bewese vorms te herhaal.
Risiko: vereistes is nie simmetries nie - hulle is klonterig, soos sleg verpakte kruideniersware 🍅📦.

6) Vergelykingstabel - maniere om te evalueer hoe KI-kode geneig is om te lyk 🧪

Hieronder is 'n praktiese vergelyking van gereedskapskis. Nie "KI-detektors" nie, maar eerder soos kode-realiteitstoetse . Want die beste manier om twyfelagtige kode te identifiseer, is om dit te toets, te hersien en onder druk waar te neem.

Gereedskap / Benadering Beste vir (gehoor) Prys Hoekom dit werk (en 'n klein eienaardigheid)
Kode-oorsigkontrolelys 📝 Spanne, leiers, seniors Gratis Dwing "hoekom"-vrae af; vang generiese patrone vas ... voel soms nukkerig ( Google Engineering Practices: Code Review )
Eenheid + Integrasietoetse ✅ Almal se versendingskenmerke Vry-agtig Onthul ontbrekende randgevalle; KI-kode het dikwels nie produksie-toebehore nie ( Sagteware-ingenieurswese by Google: Eenheidstoetsing ; Die Praktiese Toetspiramide )
Statiese Analise / Linting 🔍 Spanne met standaarde Gratis / Betaal Merk teenstrydighede; sal egter nie "verkeerde idee"-foute opspoor nie ( ESLint Docs ; GitHub CodeQL-kodeskandering )
Tipekontrole (waar van toepassing) 🧷 Groter kodebasisse Gratis / Betaal Stel vae datavorms bloot; kan irriterend wees, maar die moeite werd ( TypeScript: Static Type Checking ; mypy dokumentasie )
Bedreigingsmodellering / Misbruikgevalle 🛡️ Sekuriteitsgesinde spanne Gratis KI mag dalk teëstandersgebruik ignoreer; dit dwing dit in die lig ( OWASP Threat Modeling Cheat Sheet )
Prestasieprofielering ⏱️ Agterkant, data-swaar werk Gratis / Betaal KI kan ekstra lusse, omskakelings, toewysings byvoeg - profilering lieg nie ( Python-dokumente: Die Python-profieleerders )
Domein-gefokusde toetsdata 🧾 Produk + ingenieurswese Gratis Die vinnigste "reuktoets"; vals data skep vals vertroue ( pytest-wedstryddokumente )
Paaroorsig / Deurloop 👥 Mentorskap + kritiese PR's Gratis Vra die outeur om keuses te verduidelik; KI-agtige kode het dikwels nie 'n storie nie ( Sagteware-ingenieurswese by Google: Kode-oorsig )

Ja, die "Prys"-kolom is 'n bietjie simpel - want die duur deel is gewoonlik aandag, nie gereedskap nie. Aandag kos ... alles 😵💫.

7) Strukturele leidrade in KI-ondersteunde kode 🧱

As jy die dieper antwoord wil hê op hoe KI-kode geneig is om te lyk, zoem uit en kyk na die struktuur.

1) Benaming wat tegnies korrek is, maar kultureel verkeerd

KI is geneig om name te kies wat "veilig" is vir baie projekte. Maar spanne ontwikkel hul eie dialek:

  • Jy noem dit AccountId , die KI noem dit userId .

  • Jy noem dit LedgerEntry , die KI noem dit transaksie .

  • Jy noem dit FeatureGate , dit noem dit configFlag .

Niks hiervan is "sleg" nie, maar dit is 'n aanduiding dat die outeur nie lank binne jou domein gewoon het nie.

2) Herhaling sonder hergebruik, of hergebruik sonder rede

KI soms:

  • herhaal soortgelyke logika op verskeie plekke omdat dit nie die hele repo-konteks in een slag "onthou" nie, of

  • dwing hergebruik deur abstraksies wat drie lyne bespaar, maar drie uur later kos.

Dis die ruil: minder tik nou, meer dink later. En ek is nie altyd seker dis 'n goeie ruil nie, dink ek ... dit hang af van die week 😮💨.

3) “Perfekte” modulariteit wat werklike grense ignoreer

Jy sal sien dat die kode in netjiese modules verdeel is:

  • valideerders/

  • dienste/

  • hanteerders/

  • nutsdienste/

Maar die grense stem dalk nie ooreen met jou stelsel se nate nie. 'n Mens is geneig om die argitektuur se pynpunte te weerspieël. KI is geneig om 'n netjiese diagram te weerspieël.

8) Fouthantering - waar KI-kode ... glad raak 🧼

Fouthantering is een van die grootste teikens, want dit vereis oordeel , nie net korrektheid nie.

Patrone om dop te hou

Hoe goed lyk

'n Baie menslike eienskap is om 'n foutboodskap te skryf wat effens geïrriteerd is. Nie altyd nie, maar jy weet dit wanneer jy dit sien. KI-foutboodskappe is dikwels kalm soos 'n meditasie-app.

9) Randgevalle en produkrealiteit - die "ontbrekende grit" 🧠🪤

Werklike stelsels is onnet. KI-uitsette het dikwels nie daardie tekstuur nie.

Voorbeelde van "grit" wat spanne het:

  • Funksievlae en gedeeltelike uitrol ( Martin Fowler: Funksieskakelaars )

  • Agterwaartse versoenbaarheidstruuks

  • Vreemde derdeparty-tyd-uit

  • Ouer data wat jou skema skend

  • Inkonsekwente probleme met omhulsel, kodering of lokaal

  • Besigheidsreëls wat arbitrêr voel omdat hulle arbitrêr is

KI kan randgevalle hanteer as jy dit vertel, maar as jy dit nie eksplisiet insluit nie, lewer dit dikwels 'n "skoon wêreld"-oplossing. Skoon wêrelde is pragtig. Skoon wêrelde bestaan ​​ook nie.

Effens gespanne metafoor inkomende: KI-kode is soos 'n splinternuwe spons - dit het nog nie die kombuisrampe geabsorbeer nie. Daar, ek het dit gesê 🧽. Nie my beste werk nie, maar dis omtrent waar.

10) Hoe om KI-ondersteunde kode menslik te laat voel - en nog belangriker, betroubaar te maak 🛠️✨

As jy KI gebruik om kode te skep (en baie mense doen dit), kan jy die uitvoer dramaties verbeter met 'n paar gewoontes.

A) Plaas jou beperkings vooraf

In plaas van "Skryf 'n funksie wat...", probeer:

  • verwagte insette/uitsette

  • prestasiebehoeftes

  • foutbeleid (verhoog, retourresultaattipe, log + misluk?)

  • naamgewingskonvensies

  • bestaande patrone in jou repo

B) Vra vir kompromieë, nie net oplossings nie

Vra met:

  • "Gee twee benaderings en verduidelik die afwegings."

  • “Wat sou jy hier vermy en hoekom?”

  • "Waar sal dit in produksie breek?"

KI is beter wanneer jy dit dwing om in risiko's te dink.

C) Laat dit kode verwyder

Ernstig. Vra:

  • "Verwyder enige onnodige abstraksie."

  • "Sny dit af tot die kleinste korrekte weergawe."

  • “Watter dele is spekulatief?”

KI is geneig om by te voeg. Groot ingenieurs is geneig om af te trek.

D) Voeg toetse by wat die werklikheid weerspieël

Nie net nie:

  • "lewer verwagte uitset terug"

Maar:

As jy niks anders doen nie, doen dít. Toetse is die leuenverklikker, en hulle gee nie om wie die kode geskryf het nie 😌.

11) Slotnotas + vinnige opsomming 🎯

So, hoe KI-kode geneig is om te lyk : dit lyk dikwels skoon, generies, effens oorverduidelik, en 'n bietjie te gretig om tevrede te stel. Die groter "vertel" is nie formatering of kommentaar nie - dit is ontbrekende konteks: domeinnaamgewing, ongemaklike randgevalle, en argitektuur-spesifieke keuses wat voortspruit uit die lewe met 'n stelsel.

Vinnige opsomming

  • KI-kode is nie een styl nie, maar dit is dikwels netjies, breedsprakig en te algemeen.

  • Die beste sein is of die kode jou werklike beperkings en produkkritiek weerspieël.

  • Moenie obsessief wees oor opsporing nie - obsessief wees oor kwaliteit: toetse, hersiening, duidelikheid en voorneme ( Google Ingenieurspraktyke: Kodehersiening ; Sagteware-ingenieurswese by Google: Eenheidstoetsing ).

  • KI is goed as 'n eerste konsep. Dis nie goed as 'n laaste konsep nie. Dis die hele spel.

En as iemand jou probeer beskaam omdat jy KI gebruik, ignoreer die geraas eerlikwaar. Stuur net soliede kode. Soliede kode is die enigste buigsaamheid wat hou 💪🙂.

Gereelde vrae

Hoe kan jy weet of kode deur KI geskryf is?

KI-ondersteunde kode lyk dikwels 'n bietjie te netjies, amper "handboek": konsekwente formatering, eenvormige struktuur, generiese benamings (soos data , items , resultaat ), en egalige, gepoleerde foutboodskappe. Dit kan ook opdaag met 'n digte klomp dokumentstringe of kommentaar wat bloot voor die hand liggende logika herhaal. Die groter sein is nie styl nie - dit is die afwesigheid van in-die-wilde deursettingsvermoë: domeintaal, repo-konvensies, ongemaklike beperkings en die randgeval-gom wat stelsels laat hou.

Wat is die grootste rooi vlae in KI-gegenereerde fouthantering?

Wees op die uitkyk vir breë uitsonderingsvangste ( behalwe Exception ), verslukde mislukkings wat stilweg verstekwaardes teruggee, en vae logging soos "'n Fout het voorgekom". Hierdie patrone kan werklike foute versteek en ontfouting ellendig maak. Sterk fouthantering is spesifiek, uitvoerbaar en dra genoeg konteks (ID's, insette, status) sonder om sensitiewe data in logs te stort. Oorverdediging kan net so riskant wees as onderverdediging.

Waarom voel KI-kode dikwels oorontwerp of oorabstrak?

'n Algemene KI-neiging is om "professioneel te lyk" deur hulpfunksies, lae en gidse by te voeg wat hipotetiese toekomsverskynings antisipeer. Jy sal generiese helpers soos process_data() of handle_request() en netjiese modulegrense sien wat meer by 'n diagram pas as by jou stelsel se nate. 'n Praktiese oplossing is aftrekking: sny spekulatiewe lae totdat jy die kleinste korrekte weergawe het wat ooreenstem met die vereistes wat jy het, nie die wat jy later mag erf nie.

Hoe lyk goeie KI-ondersteunde kode in 'n regte repo?

Die beste KI-ondersteunde kode lees asof jou span dit opgeëis het: dit gebruik jou domeinterme, pas by jou datavorms, volg jou bewaarplekpatrone en stem ooreen met jou argitektuur. Dit weerspieël ook jou risiko's - verder as gelukkige paaie - met betekenisvolle toetse en doelbewuste hersiening. Die doel is nie om "KI weg te steek" nie, dit is om die konsep in konteks te anker sodat dit soos produksiekode optree.

Watter toetse ontbloot die aannames van "skoon wêreld" die vinnigste?

Integrasietoetse en randgevaltoetse is geneig om probleme vinnig te openbaar omdat KI-uitvoer dikwels ideale insette en voorspelbare afhanklikhede veronderstel. Gebruik domein-gefokusde toebehore en sluit vreemde insette, ontbrekende velde, gedeeltelike mislukkings, tyd-uit en gelyktydigheid in waar dit saak maak. As die kode slegs gelukkige-pad-eenheidstoetse het, kan dit korrek lyk terwyl dit steeds faal wanneer iemand die een ongetoetste knoppie in produksie druk.

Waarom voel KI-geskrewe name “tegnies korrek, maar kultureel verkeerd”?

KI kies dikwels veilige, generiese name wat oor baie projekte werk, maar spanne ontwikkel mettertyd 'n spesifieke dialek. Dit is hoe jy eindig met wanverhoudings soos userId teenoor AccountId , of transaction teenoor LedgerEntry , selfs wanneer die logika goed is. Hierdie naamgewingsverskuiwing is 'n aanduiding dat die kode nie geskryf is terwyl jy "binne" jou domein en beperkings "gewoon" het nie.

Is dit die moeite werd om KI-kode in kode-oorsigte op te spoor?

Dit is gewoonlik meer produktief om vir kwaliteit te hersien as vir outeurskap. Mense kan ook skoon, oorgekommenteerde kode skryf, en KI kan uitstekende konsepte produseer wanneer hulle gelei word. In plaas daarvan om speurder te speel, druk op ontwerp-rasionaal en die punte van waarskynlike mislukking in produksie. Valideer dan met toetse, argitektuurbelyning en foutdissipline. Druktoetsing klop vibrasietoetsing.

Hoe gee jy KI aanwysings sodat die kode meer betroubaar is?

Begin deur vooraf beperkings in te spuit: verwagte insette/uitsette, datavorms, prestasiebehoeftes, foutbeleid, naamkonvensies en bestaande patrone in jou repo. Vra vir kompromieë, nie net oplossings nie - "Waar sal dit breek?" en "Wat sou jy vermy en hoekom?" Laastens, forseer aftrekking: sê dit om onnodige abstraksie te verwyder en die kleinste korrekte weergawe te produseer voordat jy enigiets uitbrei.

Verwysings

  1. Stack Overflow - Stack Overflow Ontwikkelaarsopname 2025 - survey.stackoverflow.co

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

  3. Google - Google Ingenieurspraktyke: Die Standaard van Kodehersiening - google.github.io

  4. Abseil - Sagteware-ingenieurswese by Google: Unit Testing - abseil.io

  5. Abseil - Sagteware-ingenieurswese by Google: Kode-oorsig - abseil.io

  6. Abseil - Sagteware-ingenieurswese by Google: Groter toetsing - abseil.io

  7. Martin Fowler - Martin Fowler: Funksie-wisselaars - martinfowler.com

  8. Martin Fowler - Die Praktiese Toetspiramide - martinfowler.com

  9. OWASP - OWASP Bedreigingsmodellering Spiekbrief - cheatsheetseries.owasp.org

  10. OWASP - OWASP-logging-spiekbrief - cheatsheetseries.owasp.org

  11. OWASP - OWASP Top 10 2025: Sekuriteitslogging en waarskuwingsfoute - owasp.org

  12. ESLint - ESLint Dokumente - eslint.org

  13. GitHub Dokumente - GitHub CodeQL kode skandering - docs.github.com

  14. TypeScript - TypeScript: Statiese Tipekontrole - www.typescriptlang.org

  15. mypy - mypy dokumentasie - mypy.readthedocs.io

  16. Python - Python-dokumentasie: Die Python-profieleerders - docs.python.org

  17. pytest - pytest wedstryde dokumente - docs.pytest.org

  18. Pylint - Pylint dokumente: kaal-behalwe - pylint.pycqa.org

  19. Amazon Web Services - AWS Voorskriftelike Riglyne: Probeer weer met terugbetaling - docs.aws.amazon.com

  20. Amazon Web Services - AWS Builders' Library: Tydsbeperkings, herprobeer en terugtrekking met jitter - aws.amazon.com

Vind die nuutste KI by die amptelike KI-assistentwinkel

Oor Ons

Terug na blog