Как выглядит код искусственного интеллекта?

Как выглядит код искусственного интеллекта?

Краткий ответ: код, созданный с помощью ИИ, часто выглядит необычайно аккуратным и «классическим»: единообразное форматирование, общие названия, вежливые сообщения об ошибках и комментарии, повторяющие очевидные вещи. Если в нём отсутствует реальная практическая составляющая — язык предметной области, неудобные ограничения, граничные случаи — это тревожный знак. Когда вы внедряете его в шаблоны репозитория и тестируете на соответствие производственным рискам, он становится заслуживающим доверия.

Основные выводы:

Проверка контекста : если термины предметной области, структура данных и ограничения не отражены, следует рассматривать это как рискованное.

Излишняя отполированность : чрезмерное количество строк документации, единообразная структура и невыразительные названия могут указывать на создание обобщенных типов.

Дисциплина обработки ошибок : следите за широкими механизмами перехвата исключений, скрытыми сбоями и нечеткими логами.

Абстракция : Удаляйте вспомогательные элементы и слои, основанные на предположении, пока не останется только самая маленькая правильная версия.

Проверка реальности : добавьте интеграционные тесты и тесты граничных случаев; они быстро выявляют предположения, основанные на «чистом мире».

Как выглядит код ИИ? Инфографика

Программирование с использованием ИИ сейчас повсюду ( Опрос разработчиков Stack Overflow 2025 ; GitHub Octoverse (28 октября 2025 г.) ). Иногда это превосходно и экономит вам полдня. В других случаях это… подозрительно отполировано, немного шаблонно, или «работает», пока кто-нибудь не нажмет на ту единственную кнопку, которую никто не тестировал 🙃. Это приводит к вопросу, который люди постоянно задают на проверках кода, интервью и в личных сообщениях:

Как обычно выглядит код ИИ

Прямой ответ: это может выглядеть как угодно. Но есть закономерности — неявные сигналы, а не доказательства в суде. Представьте себе, что вы гадаете, из какой пекарни или с кухни. Глазурь может быть идеальной, но некоторые домашние кондитеры просто невероятно хороши. Атмосфера та же.

Ниже представлено практическое руководство по распознаванию распространенных «отпечатков пальцев» ИИ, пониманию причин их возникновения и — что немаловажно — по превращению сгенерированного ИИ кода в код, которому вы могли бы доверять в производственной среде ✅.

🔗 Как ИИ предсказывает тенденции?
В книге объясняется, как происходит обучение на основе закономерностей, обработка сигналов и прогнозирование в реальных условиях.

🔗 Как ИИ обнаруживает аномалии?
Рассматриваются методы обнаружения выбросов и распространенные бизнес-приложения.

🔗 Сколько воды потребляет искусственный интеллект?
Анализирует влияние водопотребления центров обработки данных и особенностей обучения персонала.

🔗 Что такое предвзятость ИИ?
Определяет источники предвзятости, причиняемый ею вред и практические способы ее уменьшения.

1) Во-первых, что люди подразумевают, когда говорят «код ИИ» 🤔

Когда большинство людей говорят «код ИИ», они обычно подразумевают одно из следующих:

  • Код, созданный ИИ-помощником на основе подсказки (новая функция, исправление ошибки, рефакторинг).

  • Код в значительной степени дополнялся автозаполнением , когда разработчик лишь слегка подталкивал к завершению, но не писал его полностью.

  • Код переписывается искусственным интеллектом для «очистки», «повышения производительности» или «улучшения стиля».

  • Код, который выглядит так, будто его создал искусственный интеллект, даже если это не так (это случается чаще, чем люди признают).

И вот важный момент: у ИИ нет единого стиля . У него есть свои тенденции . Многие из этих тенденций проистекают из стремления к общей корректности, общей понятности и общей безопасности… что, как ни парадоксально, может привести к тому, что результат будет казаться несколько однообразным.

2) Как обычно выглядит код ИИ: быстрый визуальный пример 👀

Давайте прямо ответим на заголовок: Как обычно выглядит код ИИ.

Часто это выглядит как код, который:

  • Идеальная «классическая аккуратность» — единообразные отступы, единообразное форматирование, всё единообразное.

  • Многословно, но нейтрально – множество «полезных» комментариев, которые мало чем помогают.

  • Чрезмерно обобщенный подход — рассчитан на обработку десяти воображаемых сценариев вместо двух реальных.

  • Немного перегружен структурой — лишние вспомогательные функции, дополнительные слои, излишняя абстракция… как будто собираешься в поездку на выходные с тремя чемоданами 🧳.

  • Отсутствие неудобных связующих элементов, характерных для реальных систем (флаги функций, особенности устаревших систем, неудобные ограничения) ( Мартин Фаулер: Переключатели функций ).

Но также — и я буду повторять это снова и снова, потому что это важно — разработчики-люди тоже могут так писать. В некоторых командах это строго регламентировано. А некоторые просто помешаны на чистоте. Я говорю это с любовью 😅.

Поэтому вместо того, чтобы «выявлять признаки ИИ», лучше спросить: ведёт ли себя этот код так, как будто он был написан с учётом реального контекста? Именно в контексте ИИ часто допускает ошибки.

3) Признаки «зловещей долины» — когда всё слишком идеально 😬

Сгенерированный ИИ код часто обладает определенным «глянцем». Не всегда, но часто.

Распространенные признаки «слишком аккуратности»

  • У каждой функции есть документация, даже если она очевидна.

  • Все переменные имеют корректные имена, такие как result , data , items , payload , responseData .

  • Последовательные сообщения об ошибках , напоминающие инструкции: «При обработке запроса произошла ошибка».

  • Однообразные шаблоны во всех несвязанных модулях , как будто все было написано одним и тем же внимательным библиотекарем.

Незаметный намек

Код ИИ может создавать впечатление, что он был разработан для обучающего пособия, а не для готового продукта. Это как… надеть костюм, чтобы покрасить забор. Очень правильное, но немного неуместное занятие для такого наряда.

4) Что делает код ИИ хорошим? ✅

Давайте изменим подход. Потому что цель не в том, чтобы «поймать ИИ», а в том, чтобы «обеспечить качество корабля»

Хороший вариант кода, созданного с помощью ИИ, выглядит следующим образом:

Другими словами, отличный код для ИИ выглядит так, будто его написала ваша команда. Или, по крайней мере, ваша команда правильно его внедрила. Как спасенная собака, которая теперь знает, где диван 🐶.

5) Библиотека шаблонов: классические отпечатки пальцев ИИ (и почему они появляются) 🧩

Вот закономерности, которые я неоднократно наблюдал в кодовых базах, созданных с помощью ИИ, — в том числе и в тех, которые я лично исправил. Некоторые из них допустимы. Некоторые опасны. Большинство же — просто… сигналы.

А) Чрезмерно осторожная проверка нулевых значений повсюду

Вы увидите слои:

  • Если x равно None: вернуть ...

  • try/except Exception

  • несколько резервных значений по умолчанию

Почему: ИИ старается избегать ошибок во время выполнения.
Риск: Он может скрывать реальные сбои и значительно усложнять отладку.

B) Универсальные вспомогательные функции, существование которых не оправдано

Нравиться:

  • process_data()

  • handle_request()

  • validate_input()

Почему: абстракция кажется «профессиональной».
Риск: в итоге вы получаете функции, которые делают всё, но ничего не объясняют.

C) Комментарии, которые повторяют код

Пример энергии:

  • «Увеличьте i на 1»

  • «Отправить ответ»

Почему: ИИ был обучен давать объяснения.
Риск: комментарии быстро теряют актуальность и создают информационный шум.

D) Непоследовательная глубина детализации

Одна часть предельно подробна, другая же загадочно расплывчата.

Почему: внезапное смещение фокуса внимания… или неполный контекст.
Риск: слабые места скрываются в неясных областях.

E) Подозрительно симметричная структура

Всё построено по одному и тому же шаблону, даже когда это не соответствует бизнес-логике.

Почему: ИИ любит повторять проверенные формы.
Риск: требования несимметричны — они неровные, как плохо упакованные продукты 🍅📦.

6) Сравнительная таблица — способы оценки того, как обычно выглядит код ИИ 🧪

Ниже представлено практическое сравнение наборов инструментов. Не «детекторы ИИ», а скорее проверки кода на соответствие реальности . Потому что лучший способ выявить сомнительный код — это протестировать его, проверить и понаблюдать за ним в условиях стресса.

Инструмент / Подход Лучше всего подходит для (аудитории) Цена Почему это работает (и небольшая особенность)
Контрольный список для проверки кода 📝 Команды, руководители, старшие специалисты Бесплатно Заставляет задавать вопросы «почему»; выявляет общие закономерности… иногда кажется придирчивым ( Google Engineering Practices: Code Review )
Модульные и интеграционные тесты ✅ Все функции доставки почти бесплатно Выявляет недостающие граничные случаи; в коде ИИ часто отсутствуют тестовые средства для производственной среды ( Разработка программного обеспечения в Google: модульное тестирование ; Практическая пирамида тестирования ).
Статический анализ / Удаление ворса 🔍 Команды, придерживающиеся стандартов Бесплатно / Платно Выявляет несоответствия; однако не обнаруживает ошибки типа «неправильное понимание» ( документация ESLint ; сканирование кода CodeQL на GitHub ).
Проверка типов (где применимо) 🧷 Более крупные кодовые базы Бесплатно / Платно Раскрывает нечеткие структуры данных; может быть раздражающим, но оно того стоит ( TypeScript: статическая проверка типов ; документация mypy )
Моделирование угроз / Случаи злоупотреблений 🛡️ Команды, ориентированные на безопасность Бесплатно Искусственный интеллект может игнорировать враждебное использование; это вынуждает его выйти на свет ( Шпаргалка по моделированию угроз OWASP ).
Профилирование производительности ⏱️ Работа с бэкэндом и большими объемами данных Бесплатно / Платно Искусственный интеллект может добавлять дополнительные циклы, преобразования, выделения памяти — профилирование не лжет ( документация Python: Профилировщики Python ).
Тестовые данные, ориентированные на конкретную предметную область 🧾 Продукт + разработка Бесплатно Самый быстрый «тест на запах»: поддельные данные создают ложную уверенность ( документация по фикстурам pytest ).
Обзор пары / Пошаговое руководство 👥 Наставничество + критически важные PR-кампании Бесплатно Попросите автора объяснить принятые решения; в коде, похожем на код ИИ, часто отсутствует сюжетная линия ( Разработка программного обеспечения в Google: проверка кода ).

Да, столбец «Цена» немного нелепый, потому что дороже всего обычно внимание, а не инструменты. Внимание стоит… всего 😵💫.

7) Структурные подсказки в коде, созданном с помощью ИИ 🧱

Если вы хотите получить более глубокий ответ на вопрос о том, как обычно выглядит код ИИ, отступите в сторону и посмотрите на его структуру.

1) Название, которое технически корректно, но культурно некорректно

Искусственный интеллект, как правило, выбирает «безопасные» названия для многих проектов. Но команды разрабатывают свой собственный диалект:

  • Вы называете это AccountId , а ИИ называет это userId .

  • Вы называете это LedgerEntry , а ИИ называет это транзакцией .

  • Вы называете это FeatureGate , а оно называется configFlag .

Ничего из этого не является «плохим», но это намек на то, что автор недолго прожил в вашей сфере влияния.

2) Повторение без повторного использования или повторное использование без причины

Иногда ИИ:

  • повторяет аналогичную логику в нескольких местах, потому что не "запоминает" весь контекст репозитория сразу, или

  • обеспечивает повторное использование за счет абстракций, которые экономят три строки кода, но увеличивают затраты времени в дальнейшем.

Вот такой обмен: меньше печатаем сейчас, больше размышляем потом. И я не всегда уверена, что это хороший обмен, наверное… зависит от недели 😮💨.

3) «Идеальная» модульность, игнорирующая реальные границы

Вы увидите код, разделённый на аккуратные модули:

  • валидаторы/

  • услуги/

  • обработчики/

  • утилиты/

Но границы могут не совпадать с границами вашей системы. Человек, как правило, отражает проблемные места архитектуры. Искусственный интеллект, как правило, отражает аккуратную диаграмму.

8) Обработка ошибок — вот где код ИИ становится… скользким 🧼

Обработка ошибок — один из самых важных показателей, поскольку она требует здравого смысла .

Тенденции, за которыми следует следить

Как выглядит хороший результат

Очень человеческая черта — это слегка раздраженное сообщение об ошибке. Не всегда, но вы сразу это заметите. Сообщения об ошибках, созданные искусственным интеллектом, часто спокойны, как сообщения в приложении для медитации.

9) Нестандартные ситуации и реальность продукта — «недостающая изюминка» 🧠🪤

Реальные системы не всегда упорядочены. Результаты работы ИИ часто лишены этой упорядоченности.

Примеры «стойкости», присущей командам:

  • Флаги функций и частичное развертывание ( Мартин Фаулер: Переключатели функций )

  • Взлом обратной совместимости

  • Странные тайм-ауты сторонних сервисов

  • Устаревшие данные, нарушающие вашу схему

  • Проблемы с регистром, кодировкой или локализацией

  • Бизнес-правила, которые кажутся произвольными, потому что они и есть произвольными

Искусственный интеллект может обрабатывать крайние случаи, если вы ему это укажете, но если вы их явно не включите, он часто выдает решение, соответствующее «чистому миру». Чистые миры прекрасны. Но чистых миров не существует.

Сейчас будет немного натянутая метафора: код ИИ подобен совершенно новой губке — он ещё не впитал в себя все кулинарные неудачи. Вот, я это сказала 🧽. Не лучшая моя работа, но отчасти правда.

10) Как сделать так, чтобы код, созданный с помощью ИИ, казался человечным и, что более важно, был надежным 🛠️✨

Если вы используете ИИ для написания кода (а таких людей много), вы можете значительно улучшить результат, внедрив несколько полезных привычек.

А) Введите свои ограничения заранее

Вместо фразы «Напишите функцию, которая…» попробуйте следующее:

  • ожидаемые входные/выходные данные

  • потребности в производительности

  • Политика обработки ошибок (вызвать исключение, вернуть тип результата, записать в лог + ошибка?)

  • соглашения об именовании

  • существующие шаблоны в вашем репозитории

Б) Спрашивайте о компромиссах, а не просто о решениях

Подсказка:

  • «Приведите два подхода и объясните компромиссы между ними»

  • «Чего бы вы здесь не стали делать и почему?»

  • «На каком этапе производства произойдет сбой?»

Искусственный интеллект работает лучше, когда его заставляют мыслить в контексте рисков.

C) Сделайте так, чтобы он удалял код

Серьезно. Спросите:

  • «Уберите все ненужные абстракции»

  • «Сократите это до наименьшего правильного варианта»

  • «Какие части носят предположительный характер?»

Искусственный интеллект, как правило, складывает. Великие инженеры, как правило, вычитают.

D) Добавить тесты, отражающие реальность

Не просто:

  • «Возвращает ожидаемый результат»

Но:

Если ничего больше не сделаешь, сделай это. Тесты — это детектор лжи, и им всё равно, кто написал код 😌.

11) Заключительные замечания + краткий обзор 🎯

Итак, как обычно выглядит код ИИ : он часто кажется чистым, шаблонным, слегка излишне подробным и немного чересчур требовательным к качеству. Главный «признак» — это не форматирование или комментарии, а отсутствие контекста: именование предметной области, неудобные крайние случаи и архитектурные решения, принятые в процессе работы с системой.

Краткое резюме

  • Код для ИИ не имеет единого стиля, но часто отличается лаконичностью, многословностью и излишней обобщённостью.

  • Наилучшим показателем является то, насколько код отражает ваши реальные ограничения и стремление к совершенству продукта.

  • Не зацикливайтесь на обнаружении уязвимостей — зацикливайтесь на качестве: тесты, проверка, ясность и замысел ( Google Engineering Practices: Code Review ; Software Engineering at Google: Unit Testing ).

  • Искусственный интеллект хорош на первом этапе разработки. Но на последнем этапе он не годится. В этом вся суть.

А если кто-то попытается пристыдить вас за использование ИИ, честно говоря… игнорируйте этот шум. Просто выпускайте качественный код. Качественный код — это единственное, что останется надолго 💪🙂.

Часто задаваемые вопросы

Как определить, был ли код написан искусственным интеллектом?

Код, созданный с помощью ИИ, часто выглядит слишком аккуратным, почти «классическим»: единообразное форматирование, унифицированная структура, общие названия (например, data , items , result ) и уравновешенные, отполированные сообщения об ошибках. Он также может сопровождаться множеством строк документации или комментариев, которые просто повторяют очевидную логику. Главный признак – не стиль, а отсутствие реальной реализации: предметной области, соглашений репозитория, неудобных ограничений и связующего звена для решения частных случаев, обеспечивающего работоспособность системы.

Какие самые серьезные проблемы возникают при обработке ошибок с помощью ИИ?

Обращайте внимание на общие механизмы обработки исключений ( кроме Exception ), скрытые ошибки, которые незаметно возвращают значения по умолчанию, и невнятные сообщения в логах, например, «Произошла ошибка». Эти шаблоны могут скрывать реальные ошибки и значительно усложнять отладку. Надежная обработка ошибок должна быть конкретной, содержать полезную информацию и контекст (идентификаторы, входные данные, состояние), не допуская при этом попадания конфиденциальных данных в логи. Чрезмерная защита может быть столь же рискованной, как и недостаточная.

Почему код ИИ часто кажется излишне сложным или чрезмерно абстрактным?

Распространенная тенденция в ИИ — «выглядеть профессионально», добавляя вспомогательные функции, слои и каталоги, которые предвосхищают гипотетические сценарии будущего. Вы увидите общие вспомогательные функции, такие как process_data() или handle_request() , и аккуратные границы модулей, которые больше подходят для диаграммы, чем для отображения швов вашей системы. Практическое решение — это сокращение: убирайте спекулятивные слои, пока не получите наименьшую правильную версию, соответствующую вашим требованиям, а не тем, которые вы можете унаследовать позже.

Как выглядит качественный код, созданный с помощью ИИ, в реальном репозитории?

Лучший код, созданный с помощью ИИ, читается так, будто его разработала ваша команда: он использует терминологию вашей предметной области, соответствует структуре ваших данных, следует шаблонам репозитория и согласуется с вашей архитектурой. Он также отражает ваши риски — помимо идеальных сценариев — с помощью содержательных тестов и целенаправленного анализа. Цель состоит не в том, чтобы «скрыть ИИ», а в том, чтобы привязать черновик к контексту, чтобы он вел себя как рабочий код.

Какие тесты быстрее всего выявляют предположения о «чистом мире»?

Интеграционные тесты и тесты граничных случаев, как правило, быстро выявляют проблемы, поскольку выходные данные ИИ часто предполагают идеальные входные данные и предсказуемые зависимости. Используйте ориентированные на предметную область тестовые наборы данных и включайте в них нестандартные входные данные, отсутствующие поля, частичные сбои, тайм-ауты и параллелизм там, где это важно. Если код содержит только модульные тесты для корректной работы, он может выглядеть правильно, но при этом давать сбой, когда кто-то нажмет на одну непротестированную кнопку в продакшене.

Почему имена, написанные ИИ, кажутся «технически правильными, но культурно неправильными»?

Искусственный интеллект часто выбирает безопасные, общие имена, которые работают во многих проектах, но со временем команды вырабатывают свой собственный диалект. Именно так возникают несоответствия, например, userId против AccountId или transaction против LedgerEntry , даже если логика понятна. Это изменение в именовании указывает на то, что код не был написан в рамках вашей предметной области и с учетом ваших ограничений.

Стоит ли пытаться выявлять код, созданный с помощью ИИ, в ходе проверки кода?

Как правило, проверка качества более продуктивна, чем проверка авторства. Люди тоже могут писать чистый, тщательно прокомментированный код, а ИИ, если его направлять, способен создавать отличные черновики. Вместо того чтобы играть в детектива, сосредоточьтесь на логике проектирования и точках вероятных сбоев в производственной среде. Затем проверьте это с помощью тестов, соответствия архитектуре и дисциплины обработки ошибок. Тестирование под давлением лучше, чем тестирование на соответствие атмосфере.

Как управлять ИИ, чтобы получить более надежный код?

Начните с введения ограничений заранее: ожидаемые входные/выходные данные, форма данных, требования к производительности, политика обработки ошибок, соглашения об именовании и существующие шаблоны в вашем репозитории. Задавайте вопросы о компромиссах, а не только о решениях — «Где это сломается?» и «Чего бы вы избегали и почему?». Наконец, принудительно выполните вычитание: укажите программе удалить ненужные абстракции и получить наименьшую правильную версию, прежде чем что-либо расширять.

Ссылки

  1. Stack Overflow - Опрос разработчиков Stack Overflow 2025 - survey.stackoverflow.co

  2. GitHub — GitHub Octoverse (28 октября 2025 г.) — github.blog

  3. Google — Инженерные практики Google: Стандарт проверки кода — google.github.io

  4. Abseil — Разработка программного обеспечения в Google: Модульное тестирование — abseil.io

  5. Abseil — разработка программного обеспечения в Google: проверка кода — abseil.io

  6. Abseil — Разработка программного обеспечения в Google: масштабное тестирование — abseil.io

  7. Мартин Фаулер - Martin Fowler: Feature Toggle - martinfowler.com

  8. Мартин Фаулер — Пирамида практических экзаменов — martinfowler.com

  9. OWASP - Шпаргалка по моделированию угроз OWASP - cheatsheetseries.owasp.org

  10. OWASP - Шпаргалка по ведению журналов OWASP - cheatsheetseries.owasp.org

  11. OWASP - OWASP Top 10 2025: Сбои в работе систем регистрации событий и оповещения о безопасности - owasp.org

  12. ESLint - Документация ESLint - eslint.org

  13. Документация GitHub - Сканирование кода CodeQL на GitHub - docs.github.com

  14. TypeScript - TypeScript: Статическая проверка типов - www.typescriptlang.org

  15. mypy - документация mypy - mypy.readthedocs.io

  16. Python - Документация Python: Профайлеры Python - docs.python.org

  17. pytest - документация по фикстурам pytest - docs.pytest.org

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

  19. по Amazon Web Services : Повторная попытка с резервированием - docs.aws.amazon.com

  20. Amazon Web Services — Библиотека AWS для разработчиков: Тайм-ауты, повторные попытки и задержка с учетом дрожания — aws.amazon.com

Найдите новейшие разработки в области ИИ в официальном магазине ИИ-помощников

О нас

Вернуться в блог