Rövid válasz: A mesterséges intelligencia által támogatott kód gyakran szokatlanul rendezett és „tankönyvszerű”: következetes formázás, általános elnevezések, udvarias hibaüzenetek és a nyilvánvalót megismétlő megjegyzések. Ha hiányzik belőle a valós világbeli szilárdság – a domain nyelvezete, a kínos megszorítások, a szélsőséges esetek –, az egy figyelmeztető jel. Amikor rögzíted a repo mintáidhoz és teszteled az éles kockázatokkal szemben, megbízhatóvá válik.
Főbb tanulságok:
Kontextusellenőrzés : Ha a tartományi kifejezések, adatalakzatok és korlátozások nem tükröződnek, kezelje kockázatosként.
Túlzott csiszolás : A túlzott dokumentációs karakterláncok, az egységes struktúra és a jellegtelen nevek generikus generálásra utalhatnak.
Hibafegyelem : Figyeljen a széles körű kivételfogásokra, a lenyelt hibákra és a homályos naplózásra.
Absztrakció vágása : Törölje a spekulatív segítőket és rétegeket, amíg csak a legkisebb helyes verzió marad meg.
Valóságtesztek : Integrációs és szélsőséges eseteket vizsgáló tesztek hozzáadásával gyorsan feltárják a „tiszta világ” feltételezéseit.
A mesterséges intelligenciával támogatott kódolás ma már mindenhol jelen van ( Stack Overflow fejlesztői felmérés 2025 ; GitHub Octoverse (2025. október 28.) ). Néha nagyszerű, és megspórol egy délutánt. Máskor… gyanúsan kidolgozott, kissé általános, vagy „működik”, amíg valaki rá nem kattint arra az egyetlen gombra, amit senki sem tesztelt 🙃. Ez elvezet ahhoz a kérdéshez, amelyet az emberek folyamatosan feltesznek a kódáttekintésekben, interjúkban és privát üzenetekben:
Hogyan néz ki általában a mesterséges intelligencia kódja?
A közvetlen válasz: bármire hasonlíthat. De vannak minták – lágy jelek, nem bírósági bizonyítékok. Képzeljük el úgy, mintha találgatnánk, hogy egy sütemény egy pékségből vagy valakinek a konyhájából származik-e. A krém lehet, hogy túl tökéletes, de némelyik házi sütemény egyszerűen rémisztően finom. Ugyanaz a hangulat.
Az alábbiakban egy gyakorlati útmutatót találsz a gyakori MI-ujjlenyomatok felismeréséhez, azok okaihoz, és – ami még fontosabb – ahhoz, hogyan alakíthatod át a MI által generált kódot olyan kóddá, amelyben megbízhatsz éles környezetben ✅.
🔗 Hogyan jósolja meg a mesterséges intelligencia a trendeket?
Elmagyarázza a mintázattanulást, a jeleket és az előrejelzést a valós használat során.
🔗 Hogyan észleli a mesterséges intelligencia az anomáliákat?
Kiugró értékek észlelési módszereit és gyakori üzleti alkalmazásokat fed le.
🔗 Mennyi vizet használ a mesterséges intelligencia?
Lebontja az adatközpontok vízfogyasztását és a képzés hatásait.
🔗 Mi az AI-elfogultság?
Meghatározza az elfogultság forrásait, a károkat és a csökkentésük gyakorlati módjait.
1) Először is, mit értenek az emberek az „AI-kód” kifejezés alatt 🤔
Amikor a legtöbb ember azt mondja, hogy „mesterséges intelligencia kód”, általában ezek egyikére gondol:
-
Egy MI asszisztens által egy promptból megírt kód (funkció, hibajavítás, refaktorálás).
-
Az automatikus kiegészítés erősen kiegészített kódot a fejlesztő módosított, de nem fejezte be teljesen a kódszerkesztést.
-
A mesterséges intelligencia által átírt kód „tisztítás”, „teljesítmény” vagy „stílus” érdekében.
-
Olyan kód, ami úgy néz ki, mintha egy mesterséges intelligenciától származna, még akkor is, ha nem az (ez gyakrabban fordul elő, mint amennyit az emberek beismernek).
És itt egy kulcsfontosságú pont: a mesterséges intelligenciának nincs egységes stílusa . Vannak tendenciái . Ezeknek a tendenciáknak a nagy része abból fakad, hogy megpróbálnak nagyjából helyesek, széles körben olvashatók és széles körben biztonságosak lenni... ami ironikus módon a kimenetet kissé egyformának ütheti.
2) Hogyan néz ki általában egy mesterséges intelligencia által generált kód: a gyors vizuális áttekintésből kiderül 👀
Válaszoljunk világosan a címre: Hogyan is néz ki általában a mesterséges intelligencia által kidolgozott kód?
Gyakran úgy néz ki, mint a kód, ami így néz ki:
-
Nagyon „tankönyvi rendezettség” – következetes behúzás, következetes formázás, minden következetes.
-
Semleges módon bőbeszédű – rengeteg „hasznos” megjegyzés, amelyek nem sokat segítenek.
-
Túláltalánosított – tíz képzeletbeli forgatókönyv kezelésére tervezték a két valós helyett.
-
Kissé túlstrukturált - extra segédfüggvények, extra rétegek, extra absztrakció… például egy hétvégi kirándulásra pakolás három bőrönddel 🧳.
-
Hiányzik az a kínos, szélsőséges esetekre jellemző ragasztó , amit a valódi rendszerek felhalmoznak (funkciójelzők, örökölt furcsaságok, kényelmetlen korlátozások) ( Martin Fowler: Funkcióváltások ).
De emellett – és ezt újra és újra hangsúlyozni fogom, mert számít – az emberi fejlesztők is tudnak így írni. Vannak csapatok, akik ezt betartatják. Vannak, akik csak ügyes fickóknak tűnnek. Szeretettel mondom 😅.
Tehát ahelyett, hogy „a mesterséges intelligenciát keresnénk”, jobb megkérdezni: vajon ez a kód úgy viselkedik, mintha valódi kontextusban íródott volna? A kontextus az, ahol a mesterséges intelligencia gyakran elbukik.
3) A „furcsa völgy” táblák – amikor túl rendezett a környezet 😬
A mesterséges intelligencia által generált kódnak gyakran van egy bizonyos „fénye”. Nem mindig, de gyakran.
Gyakori „túl rendezett” jelek
-
Minden függvénynek van egy dokumentációs sztringje, még akkor is, ha az nyilvánvaló.
-
Minden változónak udvarias neve van, például
result,data,items,payload,responseData. -
Állandó hibaüzenetek, amelyek kézikönyvre hasonlítanak: „Hiba történt a kérés feldolgozása közben.”
-
Egységes minták a független modulokon keresztül , mintha mindent ugyanaz a gondos könyvtáros írt volna.
A finom leleplezés
A mesterséges intelligencia által generált kód olyannak tűnhet, mintha egy oktatóanyaghoz tervezték volna, nem pedig egy termékhez. Olyan, mintha… öltönyben festenénk egy kerítést. Nagyon helyénvaló, bár kissé rossz tevékenység a ruhához.
4) Mitől lesz egy MI-kód jó? ✅
Fordítsuk meg. Mert a cél nem a „mesterséges intelligencia elkapása”, hanem a „szállítás minősége”
egy jó változata :
-
A valós tartományodhoz lehorgonyozva (az elnevezéseidhez, az adatformákhoz, a korlátozásaidhoz).
-
Az architektúrához igazítva (a minták megegyeznek a repóval, nem egy általános sablonnal).
-
Kockázataidra tesztelve (nem csak boldogútvonalas egységtesztek) ( Szoftverfejlesztés a Google-nél: Egységtesztelés ; A gyakorlati tesztpiramis ).
-
Szándékosan áttekintve (valaki azt kérdezte, hogy „miért ez?”, nem csak azt, hogy „lefordítható-e”) ( Google Engineering Practices: The Standard of Code Review ).
-
Leegyszerűsítve a szükséges dolgokra (kevesebb képzeletbeli jövőbiztossággal).
Más szóval, a nagyszerű MI-kód úgy néz ki, mintha… a csapatod írta volna. Vagy legalábbis a csapatod megfelelően adaptálta. Mint egy mentett kutya, amely most már tudja, hol a kanapé 🐶.
5) A mintakönyvtár: klasszikus mesterséges intelligencia által létrehozott ujjlenyomatok (és miért keletkeznek) 🧩
Íme néhány mintázat, amelyeket ismételten láttam mesterséges intelligencia által támogatott kódbázisokban – beleértve azokat is, amelyeket személyesen tisztítottam. Némelyik ezek közül rendben van. Némelyik veszélyes. A legtöbb csak… jelzés.
A) Túlzottan védekező nullcheck mindenhol
A következő rétegeket fogod látni:
-
ha x értéke Nincs: visszaadás ... -
try/except kivétel -
több tartalék alapértelmezett beállítás
Miért: A mesterséges intelligencia megpróbálja elkerülni a futásidejű hibákat.
Kockázat: Elrejtheti a valódi hibákat, és a hibakeresést undorítóvá teheti.
B) Általános segédfüggvények, amelyek nem érdemlik ki a létezésüket
Mint:
-
folyamat_adatok() -
kérés_kezelése() -
validate_input()
Miért: az absztrakció „professzionálisnak” tűnik.
Kockázat: olyan függvényeket kapunk, amelyek mindent elvégeznek, de semmit sem magyaráznak meg.
C) A kódot megismétlő megjegyzések
Példa energiára:
-
„Növelje az i-t 1-gyel”
-
„Válasz visszaküldése”
Miért: A mesterséges intelligenciát magyarázó képességre képezték ki.
Kockázat: a hozzászólások gyorsan romlanak és zajt keltenek.
D) A részletmélység inkonzisztens
Az egyik rész rendkívül részletes, a másik pedig titokzatosan homályos.
Miért: a fókusz gyors eltolódása… vagy részleges kontextus.
Kockázat: a gyenge pontok a homályos zónákban rejtőznek.
E) Gyanúsan szimmetrikus szerkezet
Minden ugyanazt a vázat követi, még akkor is, ha az üzleti logikának nem kellene.
Miért: A mesterséges intelligencia szereti a bevált alakzatokat ismételni.
Kockázat: a követelmények nem szimmetrikusak – pontszerűek, mint a rosszul csomagolt élelmiszerek 🍅📦.
6) Összehasonlító táblázat - módszerek a mesterséges intelligencia által generált kódok kinézetének felmérésére 🧪
Az alábbiakban egy gyakorlati eszközkészlet-összehasonlítás látható. Nem „mesterséges intelligencia detektorokról” van szó, hanem inkább kódvalóság-ellenőrzésekről . Mivel a kétes kód azonosításának legjobb módja a tesztelés, az áttekintés és a nyomás alatti megfigyelés.
| Eszköz / Megközelítés | Legjobb (közönségnek) | Ár | Miért működik (és egy apró furcsaság) |
|---|---|---|---|
| Kódellenőrzési ellenőrzőlista 📝 | Csapatok, vezetők, vezetők | Ingyenes | „Miért” kérdéseket erőltet; általános mintákat ragad meg… néha aprólékosnak tűnik ( Google Engineering Practices: Code Review ) |
| Egység + Integrációs Tesztek ✅ | Mindenki szállítási funkciók | Szabad-szerű | Feltárja a hiányzó él-eseteket; a mesterséges intelligencia kódjából gyakran hiányoznak az éles környezetben használható rögzítési pontok ( Szoftverfejlesztés a Google-nél: Egységtesztelés ; A gyakorlati tesztpiramis ) |
| Statikus elemzés / Linting 🔍 | Szabványokkal rendelkező csapatok | Ingyenes / Fizetős | Jelzi az inkonzisztenciákat; a „rossz ötlet” hibáit azonban nem fogja kiszűrni ( ESLint dokumentáció ; GitHub CodeQL kódszkennelés ) |
| Típusellenőrzés (ahol alkalmazható) 🧷 | Nagyobb kódbázisok | Ingyenes / Fizetős | Homályos adatformákat tár fel; bosszantó lehet, de megéri ( TypeScript: Static Type Checking ; mypy dokumentáció ) |
| Fenyegetésmodellezés / Visszaélési esetek 🛡️ | Biztonságra törekvő csapatok | Ingyenes | A mesterséges intelligencia figyelmen kívül hagyhatja az ellenséges felhasználást; ez a fénybe helyezi ( OWASP Threat Modeling Cheat Sheet ) |
| Teljesítményprofilozás ⏱️ | Háttérrendszer, nagy mennyiségű adatot igénylő munka | Ingyenes / Fizetős | A mesterséges intelligencia extra ciklusokat, konverziókat és allokációkat adhat hozzá – a profilalkotás nem hazudik ( Python dokumentáció: The Python Profilers ) |
| Domain-központú tesztadatok 🧾 | Termék + mérnöki tudományok | Ingyenes | A leggyorsabb „szagteszt”; a hamis adatok hamis önbizalmat eredményeznek ( pytest fixtures docs ) |
| Páros áttekintés / Végigjátszás 👥 | Mentorálás + kritikus PR-ok | Ingyenes | Kérd meg a szerzőt, hogy magyarázza el a választásait; a mesterséges intelligenciával jellemezhető kódból gyakran hiányzik a történet ( Szoftverfejlesztés a Google-nél: Kódáttekintés ) |
Igen, az „Ár” oszlop egy kicsit furcsa – mert a drága rész általában a figyelem, nem a szerszámok. A figyelem mindent megér… 😵💫.
7) Strukturális utalások a mesterséges intelligencia által támogatott kódban 🧱
Ha mélyebb választ szeretnél kapni arra, hogy hogyan is néz ki a mesterséges intelligencia által generált kód, kicsinyítsd a képet, és nézd meg a szerkezetét.
1) Technikailag helyes, de kulturálisan helytelen elnevezés
A mesterséges intelligencia általában olyan neveket választ, amelyek sok projektben „biztonságosak”. A csapatok azonban kialakítják a saját nyelvezetüket:
-
Te
AccountId-nak, a mesterséges intelligencia pediguserId-nek. -
Te
LedgerEntry-, a mesterséges intelligencia pedigtransaction-. -
FeatureGate-nek hívod , ő pedigconfigFlag-.
Mindez nem „rossz”, de utalás arra, hogy a szerző nem sokáig élt a domaineden belül.
2) Ismétlés újrafelhasználás nélkül, vagy újrafelhasználás ok nélkül
MI néha:
-
hasonló logikát ismétel több helyen, mert nem „emlékszik” egyszerre a teljes repo kontextusra, vagy
-
olyan absztrakciókon keresztül kényszeríti ki az újrafelhasználást, amelyek három sort takarítanak meg, de később három órába kerülnek.
Ez a csere: kevesebb gépelés most, több gondolkodás később. És nem mindig vagyok biztos benne, hogy ez jó csere, gondolom... héttől függ 😮💨.
3) „Tökéletes” modularitás, amely figyelmen kívül hagyja a valós határokat
A kódot szépen modulokra osztva láthatja:
-
validátorok/ -
szolgáltatások/ -
kezelők/ -
segédprogramok/
De a határok nem feltétlenül illeszkednek a rendszered varrataihoz. Az ember hajlamos tükrözni az architektúra gyenge pontjait. A mesterséges intelligencia pedig egy rendezett diagramot igyekszik tükrözni.
8) Hibakezelés - ahol a mesterséges intelligencia által generált kód… bonyolulttá válik 🧼
A hibakezelés az egyik legfontosabb árulkodó jel, mivel ítélőképességet , nem csak helyességet.
Figyelemre méltó minták
-
Általános kivételek észlelése homályos naplózással ( Pylint dokumentáció: bare-except )
-
Hibák elviselése és alapértelmezett értékek visszaadása
-
„success: false” hibakód visszaadása érdemi hibák feljegyzése helyett
-
Újrapróbálkozási ciklusok visszalépés vagy korlátozás nélkül (vagy egy furcsán megválasztott korlátozással, mint például a 3, mert a 3-as jó érzés) ( AWS előírásos útmutató: Újrapróbálkozás visszalépéssel ; AWS Builders' Library: Időtúllépések, újrapróbálkozások és visszalépés időzítéssel )
Milyen jónak tűnik
-
A hibák specifikusak
-
A hibák orvosolhatók
-
A naplózás tartalmazza a kontextust (azonosítók, bemenetek, releváns állapot)
-
Az érzékeny adatok nem kerülnek naplókba (az MI néha elfelejti ezt 😬) ( OWASP naplózási útmutató ; OWASP Top 10 2025: Biztonsági naplózási és riasztási hibák )
Nagyon emberi tulajdonság, ha valaki kissé bosszús hibaüzenetet ír. Nem mindig, de felismered, ha látod. A mesterséges intelligencia által küldött hibaüzenetek gyakran nyugodtak, mint egy meditációs alkalmazás.
9) Kiemelt esetek és a termék valósága - a „hiányzó erő” 🧠🪤
A valódi rendszerek rendetlenek. A mesterséges intelligencia által kibocsátott adatokból gyakran hiányzik ez a textúra.
Példák a csapatok „kitartására”:
-
Kiemelt funkciók és részleges bevezetések ( Martin Fowler: Kiemelt funkciók )
-
Visszafelé kompatibilitási trükkök
-
Furcsa harmadik féltől származó időtúllépések
-
A sémát sértő régi adatok
-
Inkonzisztens kis- és nagybetűhasználat, kódolás vagy területi beállításokkal kapcsolatos problémák
-
Az önkényesnek tűnő üzleti szabályok, mert önkényesek
A mesterséges intelligencia képes kezelni a szélsőséges eseteket, ha megmondjuk neki, de ha nem adjuk meg őket explicit módon, gyakran egy „tiszta világ” megoldást hoz létre. A tiszta világok szépek. Tiszta világok egyébként nem is léteznek.
Kissé erőltetett metafora érkezik: A mesterséges intelligencia által kódolt kód olyan, mint egy vadonatúj szivacs – még nem szívta magába a konyhai katasztrófákat. Na, jól mondtam 🧽. Nem a legjobb munkám, de legalább igaz.
10) Hogyan tehetjük a mesterséges intelligenciával támogatott kódot emberivé – és ami még fontosabb, megbízhatóvá 🛠️✨
Ha mesterséges intelligenciát használsz kód rajzolásához (és sokan teszik ezt), néhány szokással drámaian javíthatod a kimenetet.
A) Előre jelezd a korlátaidat
A „Írj egy függvényt, ami…” helyett próbáld ki ezt:
-
várható bemenetek/kimenetek
-
teljesítményigények
-
hibapolitika (emelés, visszaadott eredmény típusa, naplózás + hiba?)
-
elnevezési konvenciók
-
meglévő minták a repóban
B) Kompromisszumokat kérj, ne csak megoldásokat
Prompt a következővel:
-
„Mondjon meg két megközelítést, és magyarázza el a kompromisszumokat.”
-
„Mit kerülnél el itt, és miért?”
-
„Hol fog ez megtörni a termelésben?”
A mesterséges intelligencia jobb, ha arra kényszeríted, hogy kockázatokban gondolkodjon.
C) Töröld ki a kódot
Komolyan. Kérdezd meg:
-
„Távolítson el minden felesleges absztrakciót.”
-
„Vágd ezt le a lehető legkisebb helyes verzióra.”
-
„Mely részek spekulatívak?”
A mesterséges intelligencia általában hozzáad. A nagyszerű mérnökök általában kivonnak.
D) Adjon hozzá a valóságot tükröző teszteket
Nem csak:
-
„a várt kimenetet adja vissza”
De:
-
furcsa bemenet
-
hiányzó mezők
-
párhuzamosság
-
részleges kudarcok
-
integrációs szintű viselkedés ( Szoftverfejlesztés a Google-nél: Nagyobb tesztelés ; A gyakorlati tesztpiramis )
Ha mást nem csinálsz, akkor ezt tedd. A tesztek a hazugságvizsgálók, és nem érdekli őket, hogy ki írta a kódot 😌.
11) Záró megjegyzések + gyors összefoglaló 🎯
Tehát, hogy is néz ki általában az AI-kód : gyakran letisztultnak, általánosnak, kissé túlmagyarázottnak és egy kicsit túl igyekszik tetszeni. A nagyobb „árulkodó” nem a formázás vagy a megjegyzések, hanem a kontextus hiánya: a domainnevek, a kínos szélsőséges esetek és az architektúra-specifikus döntések, amelyek egy rendszerrel való együttélésből adódnak.
Gyors összefoglaló
-
A mesterséges intelligencia által írt kód nem egyféle stílusú, de gyakran rendezett, bőbeszédű és túl általános.
-
A legjobb jelzés az, hogy a kód tükrözi-e a valós korlátokat és a termék kidolgozottságát.
-
Ne a felismerés megszállottja legyél – a minőség megszállottja: tesztek, áttekintés, érthetőség és szándék ( Google Engineering Practices: Code Review ; Software Engineering at Google: Unit Testing ).
-
Az MI első vázlatként jó, de utolsó vázlatként már nem. Ez az egész játék lényege.
És ha valaki megpróbál megszégyeníteni a mesterséges intelligencia használata miatt, őszintén szólva... hagyd figyelmen kívül a zajt. Csak küldj ép kódot. A ép kód az egyetlen tartós rugalmasság 💪🙂.
GYIK
Hogyan lehet megállapítani, hogy a kódot mesterséges intelligencia írta?
A mesterséges intelligencia által támogatott kód gyakran egy kicsit túl rendezettnek, szinte „tankönyvszerűnek” tűnik: következetes formázás, egységes struktúra, általános elnevezések (például adatok , elemek , eredmény ), és kiegyensúlyozott, letisztult hibaüzenetek. Emellett számos dokumentációs sztringgel vagy megjegyzéssel is érkezhet, amelyek egyszerűen csak megismétlik a nyilvánvaló logikát. A nagyobb jelzés nem a stílus, hanem a megszokott keménység hiánya: a domainnyelv, a repo konvenciók, a kínos korlátozások és a rendszerek stabilitását biztosító szélsőséges esetekhez való ragaszkodás.
Melyek a legnagyobb vészjelzések a mesterséges intelligencia által generált hibák kezelésében?
Figyelj az általános kivételfogásokra ( kivéve az Exception jelzést ), a csendesen alapértelmezett értékeket visszaadó, elnyelt hibákra és a homályos naplózásra, mint például a „Hiba történt”. Ezek a minták elrejthetik a valódi hibákat, és a hibakeresést pocsékul megnehezíthetik. Az erős hibakezelés specifikus, cselekvésre ösztönző, és elegendő kontextust (azonosítók, bemenetek, állapot) tartalmaz anélkül, hogy érzékeny adatokat naplózna. A túlzott védekezés ugyanolyan kockázatos lehet, mint az alulvédekezés.
Miért érződik a mesterséges intelligencia által generált kód gyakran túlmérnökinek vagy túlságosan absztraháltnak?
Egy gyakori mesterséges intelligencia-irányultság, hogy „professzionálisnak tűnjön” segítőfüggvények, rétegek és könyvtárak hozzáadásával, amelyek hipotetikus jövőképeket vetítenek előre. Láthatunk majd általános segítőket, mint például a process_data() vagy a handle_request() , és olyan áttekinthető modulhatárokat, amelyek jobban illeszkednek egy diagramhoz, mint a rendszer varrataihoz. Egy praktikus megoldás a kivonás: a spekulatív rétegeket addig vágjuk, amíg meg nem kapjuk a legkisebb helyes verziót, amely megfelel a követelményeinknek, nem pedig azoknak, amelyeket később örökölhetünk.
Hogyan néz ki egy jó, mesterséges intelligenciával támogatott kód egy valódi adattárban?
A legjobb mesterséges intelligenciával támogatott kód úgy olvasható, mintha a csapatod igényelte volna: a domain kifejezéseidet használja, az adatformákhoz illeszkedik, a tárház mintáit követi, és igazodik az architektúrádhoz. Emellett értelmes tesztekkel és szándékos felülvizsgálattal tükrözi a kockázatokat – a szerencsés utakon túl is. A cél nem a „mesterséges intelligencia elrejtése”, hanem a vázlat kontextushoz rögzítése, hogy éles kódként viselkedjen.
Mely tesztek leplezik le a leggyorsabban a „tiszta világ” feltételezéseit?
Az integrációs tesztek és a szélső eseteket vizsgáló tesztek általában gyorsan feltárják a problémákat, mivel a mesterséges intelligencia kimenete gyakran ideális bemeneteket és kiszámítható függőségeket feltételez. Használjon domain-központú fixture-öket, és ott vegyen fel furcsa bemeneteket, hiányzó mezőket, részleges hibákat, időtúllépéseket és párhuzamos működést, ahol ez fontos. Ha a kód csak boldog útvonalú egységteszteket tartalmaz, akkor helyesnek tűnhet, miközben továbbra is hibát jelez, ha valaki megnyomja az egyetlen nem tesztelt gombot éles környezetben.
Miért érződnek a mesterséges intelligencia által írt nevek „technikailag helyesnek, de kulturálisan helytelennek”?
A mesterséges intelligencia gyakran biztonságos, általános neveket választ, amelyek sok projekten belül működnek, de a csapatok idővel kialakítanak egy specifikus dialektust. Így alakulnak ki eltérések, mint például a userId vs. AccountId , vagy a transaction vs. LedgerEntry , még akkor is, ha a logika rendben van. Ez az elnevezési eltérés arra utal, hogy a kódot nem a te domaineden és a korlátozásokon belül „élve” írták.
Érdemes megpróbálni mesterséges intelligencia alapú kódot keresni a kódáttekintések során?
Általában produktívabb a minőségellenőrzés, mint a szerzőség ellenőrzése. Az emberek is tudnak letisztult, túlkommentált kódot írni, és a mesterséges intelligencia kiváló vázlatokat tud készíteni, ha irányítást kapnak. Ahelyett, hogy detektívként játszanánk, inkább a tervezési indokokra és a valószínűsíthető hibákra koncentráljunk éles környezetben. Ezután ellenőrizzük tesztekkel, az architektúra összehangolásával és a hibák kiküszöbölésével. A nyomáspróba jobb, mint a hangulattesztelés.
Hogyan lehet a mesterséges intelligenciát úgy vezérelni, hogy a kód megbízhatóbb legyen?
Kezd azzal, hogy előre beilleszted a korlátozásokat: a várható bemeneteket/kimeneteket, az adatalakat, a teljesítményigényeket, a hibapolitikát, az elnevezési konvenciókat és a repóban meglévő mintákat. Kérj kompromisszumokat, ne csak megoldásokat - „Hol fog ez hibás lenni?” és „Mit kerülnél el, és miért?” Végül kényszerítsd a kivonást: mondd meg neki, hogy távolítsa el a felesleges absztrakciót, és állítsa elő a legkisebb helyes verziót, mielőtt bármit is kibővítenél.
Referenciák
-
Stack Overflow - Stack Overflow fejlesztői felmérés 2025 - survey.stackoverflow.co
-
GitHub – GitHub Octoverse (2025. október 28.) – github.blog
-
Google - Google Mérnöki Gyakorlatok: A Kód Szabványának Felülvizsgálata - google.github.io
-
Abseil – Szoftverfejlesztés a Google-nál: Unit Testing – abseil.io
-
Abseil - Szoftverfejlesztés a Google-nél: Kódáttekintés - abseil.io
-
Abseil – Szoftverfejlesztés a Google-nál: Nagyobb tesztelés – abseil.io
-
Martin Fowler - Martin Fowler: Kiemelt cikkek - martinfowler.com
-
Martin Fowler - A gyakorlati tesztpiramis - martinfowler.com
-
OWASP - OWASP fenyegetésmodellezési puskalap - cheatsheetseries.owasp.org
-
OWASP - OWASP naplózási puskalap - cheatsheetseries.owasp.org
-
OWASP - OWASP Top 10 2025: Biztonsági naplózási és riasztási hibák - owasp.org
-
ESLint - ESLint dokumentáció - eslint.org
-
GitHub dokumentáció - GitHub CodeQL kódszkennelés - docs.github.com
-
TypeScript - TypeScript: Statikus típusellenőrzés - www.typescriptlang.org
-
mypy - mypy dokumentáció - mypy.readthedocs.io
-
Python - Python dokumentáció: A Python profilkészítők - docs.python.org
-
pytest - pytest mérkőzések dokumentációja - docs.pytest.org
-
Pylint - Pylint dokumentációk: bare-except - pylint.pycqa.org
-
Amazon Web Services - AWS előírásos útmutató: Újrapróbálkozás várakoztatással - docs.aws.amazon.com
-
Amazon Web Services - AWS Builders' Library: Időtúllépések, újrapróbálkozások és visszalépések jitterrel - aws.amazon.com