Σύντομη απάντηση: Ο κώδικας με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης συχνά διαβάζεται ως ασυνήθιστα τακτοποιημένος και «εγχειρίδιο»: συνεπής μορφοποίηση, γενική ονομασία, ευγενικά μηνύματα σφάλματος και σχόλια που επαναλαμβάνουν το προφανές. Εάν του λείπει η τόλμη του πραγματικού κόσμου - γλώσσα τομέα, αδέξι περιορισμοί, ακραίες περιπτώσεις - είναι ένα προειδοποιητικό σημάδι. Όταν τον αγκυρώνετε στα μοτίβα αποθετηρίου σας και τον δοκιμάζετε έναντι κινδύνων παραγωγής, γίνεται αξιόπιστος.
Βασικά συμπεράσματα:
Έλεγχος περιβάλλοντος : Εάν οι όροι τομέα, τα σχήματα δεδομένων και οι περιορισμοί δεν αντικατοπτρίζονται, αντιμετωπίστε το ως επικίνδυνο.
Υπερβολική βελτίωση : Η υπερβολική χρήση συμβολοσειρών docstring, η ομοιόμορφη δομή και τα άτονα ονόματα μπορούν να υποδηλώνουν δημιουργία γενικών ονομάτων.
Πειθαρχία σφαλμάτων : Προσέξτε για ευρείες εξαιρέσεις, αποτυχίες που έχουν καταπιεί και ασαφή καταγραφή.
Περικοπή αφαίρεσης : Διαγράψτε τα βοηθητικά στοιχεία και τα επίπεδα των εικασιών μέχρι να παραμείνει μόνο η μικρότερη σωστή έκδοση.
Δοκιμές πραγματικότητας : Προσθέστε δοκιμές ολοκλήρωσης και δοκιμές edge-case· αποκαλύπτουν γρήγορα τις υποθέσεις του «καθαρού κόσμου».
Ο προγραμματισμός με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης είναι πλέον παντού ( Stack Overflow Developer Survey 2025 ; GitHub Octoverse (28 Οκτωβρίου 2025) ). Μερικές φορές είναι εξαιρετικός και σας γλιτώνει ένα απόγευμα. Άλλες φορές είναι... ύποπτα στιλβωμένος, λίγο γενικός ή «λειτουργεί» μέχρι κάποιος να κάνει κλικ στο ένα κουμπί που κανείς δεν δοκίμασε 🙃. Αυτό οδηγεί στο ερώτημα που ο κόσμος συνεχίζει να θέτει σε κριτικές κώδικα, συνεντεύξεις και ιδιωτικά μηνύματα:
Πώς τείνει να μοιάζει ο κώδικας τεχνητής νοημοσύνης
Η άμεση απάντηση είναι: μπορεί να μοιάζει με οτιδήποτε. Υπάρχουν όμως μοτίβα - ήπια σήματα, όχι δικαστικά στοιχεία. Σκεφτείτε το σαν να μαντεύετε αν ένα κέικ προήλθε από ένα αρτοποιείο ή από την κουζίνα κάποιου. Το γλάσο μπορεί να είναι πολύ τέλειο, αλλά και μερικοί ζαχαροπλάστες στο σπίτι είναι απλώς τρομακτικά καλοί. Ίδια ατμόσφαιρα.
Παρακάτω είναι ένας πρακτικός οδηγός για την αναγνώριση κοινών δακτυλικών αποτυπωμάτων τεχνητής νοημοσύνης, την κατανόηση του γιατί συμβαίνουν και - το σημαντικότερο - τον τρόπο μετατροπής του κώδικα που δημιουργείται από την τεχνητή νοημοσύνη σε κώδικα που θα εμπιστευόσασταν στην παραγωγή ✅.
🔗 Πώς προβλέπει η Τεχνητή Νοημοσύνη τις τάσεις;
Εξηγεί την εκμάθηση προτύπων, τα σήματα και την πρόβλεψη σε πραγματική χρήση.
🔗 Πώς ανιχνεύει η Τεχνητή Νοημοσύνη ανωμαλίες;
Καλύπτει μεθόδους ανίχνευσης ακραίων τιμών και κοινές επιχειρηματικές εφαρμογές.
🔗 Πόσο νερό χρησιμοποιεί η Τεχνητή Νοημοσύνη;
Αναλύει τις επιπτώσεις της χρήσης νερού και της εκπαίδευσης σε κέντρα δεδομένων.
🔗 Τι είναι η προκατάληψη της Τεχνητής Νοημοσύνης;
Ορίζει τις πηγές προκατάληψης, τις βλάβες και τους πρακτικούς τρόπους μείωσής της.
1) Καταρχάς, τι εννοούν οι άνθρωποι όταν λένε «κώδικας τεχνητής νοημοσύνης» 🤔
Όταν οι περισσότεροι λένε «κώδικας τεχνητής νοημοσύνης», συνήθως εννοούν ένα από τα εξής:
-
Κώδικας που συντάχθηκε από έναν βοηθό τεχνητής νοημοσύνης από μια προτροπή (λειτουργία, διόρθωση σφάλματος, αναδιαμόρφωση).
-
Κώδικας που συμπληρώθηκε σε μεγάλο βαθμό με αυτόματη συμπλήρωση , όπου ο προγραμματιστής έκανε μια ώθηση αλλά δεν τον συνέταξε πλήρως.
-
Κώδικας που ξαναγράφτηκε από την Τεχνητή Νοημοσύνη για «καθαρισμό», «απόδοση» ή «στυλ».
-
Κώδικας που μοιάζει σαν να προήλθε από τεχνητή νοημοσύνη, ακόμα κι αν δεν προήλθε (αυτό συμβαίνει συχνότερα από όσο παραδέχονται οι άνθρωποι).
Και να ένα βασικό σημείο: Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν έχει ένα μόνο στυλ . Έχει τάσεις . Πολλές από αυτές τις τάσεις προέρχονται από την προσπάθεια να είναι γενικά σωστή, ευρέως ευανάγνωστη και γενικά ασφαλής... κάτι που, ειρωνικά, μπορεί να κάνει το αποτέλεσμα να φαίνεται λίγο ίδιο.
2) Πώς τείνει να μοιάζει ο κώδικας τεχνητής νοημοσύνης: η γρήγορη απεικόνιση το λέει 👀
Ας απαντήσουμε ξεκάθαρα στον τίτλο: Πώς τείνει να μοιάζει ο κώδικας τεχνητής νοημοσύνης.
Συχνά μοιάζει με κώδικα που είναι:
-
Πολύ «τακτοποιημένο όπως στο σχολικό βιβλίο» - συνεπής εσοχή, συνεπής μορφοποίηση, συνεπή σε όλα.
-
Λεπτομερές με ουδέτερο τρόπο - πολλά «χρήσιμα» σχόλια που δεν βοηθούν και πολύ.
-
Υπερβολικά γενικευμένο - σχεδιασμένο για να χειρίζεται δέκα φανταστικά σενάρια αντί για τα δύο πραγματικά.
-
Ελαφρώς υπερβολικά δομημένο - επιπλέον βοηθητικές λειτουργίες, επιπλέον επίπεδα, επιπλέον αφαίρεση... σαν να ετοιμάζεις βαλίτσες για ένα ταξίδι Σαββατοκύριακου με τρεις βαλίτσες 🧳.
-
Λείπει η αδέξια κόλλα που συσσωρεύουν τα πραγματικά συστήματα (σημαίες χαρακτηριστικών, παλαιότερες ιδιορρυθμίες, άβολοι περιορισμοί) ( Martin Fowler: Εναλλαγές χαρακτηριστικών ).
Αλλά επίσης - και θα το επαναλαμβάνω συνεχώς γιατί έχει σημασία - οι ανθρώπινοι προγραμματιστές μπορούν σίγουρα να γράψουν έτσι. Κάποιες ομάδες το επιβάλλουν. Κάποιοι άνθρωποι είναι απλώς καλοί φρικιαστικοί. Το λέω με αγάπη 😅.
Έτσι, αντί να «εντοπίζουμε την Τεχνητή Νοημοσύνη», είναι καλύτερο να αναρωτηθούμε: συμπεριφέρεται αυτός ο κώδικας σαν να γράφτηκε με πραγματικό πλαίσιο; Το πλαίσιο είναι το σημείο όπου η Τεχνητή Νοημοσύνη συχνά απουσιάζει.
3) Οι πινακίδες της «παράξενης κοιλάδας» - όταν είναι πολύ τακτοποιημένες 😬
Ο κώδικας που δημιουργείται από τεχνητή νοημοσύνη έχει συχνά μια συγκεκριμένη «γυαλάδα». Όχι πάντα, αλλά συχνά.
Συνηθισμένα σημάδια «πολύ τακτοποιημένου» χαρακτήρα
-
Κάθε συνάρτηση έχει μια συμβολοσειρά docstring ακόμα και όταν είναι προφανής.
-
Όλες οι μεταβλητές έχουν ευγενικά ονόματα όπως
result,data,items,payload,responseData. -
Συνεπή μηνύματα σφάλματος που ακούγονται σαν εγχειρίδιο: "Παρουσιάστηκε σφάλμα κατά την επεξεργασία του αιτήματος."
-
Ομοιόμορφα μοτίβα σε άσχετες ενότητες , σαν όλα να γράφτηκαν από τον ίδιο προσεκτικό βιβλιοθηκάριο.
Το διακριτικό δώρο
Ο κώδικας τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να δίνει την αίσθηση ότι σχεδιάστηκε για ένα tutorial, όχι για ένα προϊόν. Είναι σαν… να φοράς κοστούμι για να βάψεις έναν φράχτη. Πολύ σωστή, ελαφρώς λάθος δραστηριότητα για την εμφάνιση.
4) Τι κάνει μια έκδοση κώδικα τεχνητής νοημοσύνης καλή; ✅
Ας το αντιστρέψουμε. Επειδή ο στόχος δεν είναι «να πιάσουμε την Τεχνητή Νοημοσύνη», είναι «η ποιότητα του πλοίου»
Μια καλή έκδοση κώδικα με τη βοήθεια τεχνητής νοημοσύνης είναι:
-
Αγκυρωμένο στον πραγματικό σας τομέα (την ονομασία σας, τα σχήματα των δεδομένων σας, τους περιορισμούς σας).
-
Ευθυγραμμισμένο με την αρχιτεκτονική σας (τα μοτίβα ταιριάζουν με το αποθετήριο, όχι με ένα γενικό πρότυπο).
-
Δοκιμασμένο έναντι των κινδύνων σας (όχι μόνο δοκιμές μονάδων ευτυχούς διαδρομής) ( Μηχανική Λογισμικού στην Google: Δοκιμή Μονάδων · Η Πυραμίδα Πρακτικών Δοκιμών ).
-
Εξετάστηκε με πρόθεση (κάποιος ρώτησε «γιατί αυτό;» όχι μόνο «αν μεταγλωττίζεται») ( Google Engineering Practices: The Standard of Code Review ).
-
Περιορισμένο σε ό,τι χρειάζεστε (λιγότερη φανταστική μελλοντική θωράκιση).
Με άλλα λόγια, ένας εξαιρετικός κώδικας τεχνητής νοημοσύνης μοιάζει με… τον έγραψε η ομάδα σας. Ή τουλάχιστον, η ομάδα σας τον υιοθέτησε σωστά. Σαν σκύλος διάσωσης που τώρα ξέρει πού είναι ο καναπές 🐶.
5) Η βιβλιοθήκη μοτίβων: κλασικά δακτυλικά αποτυπώματα τεχνητής νοημοσύνης (και γιατί συμβαίνουν) 🧩
Ακολουθούν μοτίβα που έχω δει επανειλημμένα σε βάσεις κώδικα με τη βοήθεια της Τεχνητής Νοημοσύνης - συμπεριλαμβανομένων εκείνων που έχω καθαρίσει προσωπικά. Μερικά από αυτά είναι καλά. Μερικά είναι επικίνδυνα. Τα περισσότερα είναι απλώς... σήματα.
Α) Υπερβολικά αμυντικός μηδενικός έλεγχος παντού
Θα δείτε στρώσεις από:
-
αν το x είναι Κανένα: επιστροφή ... -
δοκιμή/εκτός Εξαίρεση -
πολλαπλές εναλλακτικές προεπιλογές
Γιατί: Η Τεχνητή Νοημοσύνη προσπαθεί να αποφύγει σε μεγάλο βαθμό τα σφάλματα χρόνου εκτέλεσης.
Κίνδυνος: Μπορεί να κρύψει πραγματικές αποτυχίες και να καταστήσει τον εντοπισμό σφαλμάτων απαράδεκτο.
Β) Γενικές βοηθητικές συναρτήσεις που δεν δικαιολογούν την ύπαρξή τους
Σαν:
-
δεδομένα_διαδικασίας() -
handle_request() -
επικύρωση_εισαγωγής()
Γιατί: η αφαίρεση δίνει την αίσθηση «επαγγελματία».
Ρίσκο: καταλήγετε με συναρτήσεις που κάνουν τα πάντα και δεν εξηγούν τίποτα.
Γ) Σχόλια που επαναδιατυπώνουν τον κώδικα
Παράδειγμα ενέργειας:
-
«Αύξηση του i κατά 1»
-
«Επιστροφή της απάντησης»
Γιατί: Η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει εκπαιδευτεί να είναι επεξηγηματική.
Κίνδυνος: τα σχόλια σαπίζουν γρήγορα και δημιουργούν θόρυβο.
Δ) Ασυνεπές βάθος λεπτομέρειας
Το ένα μέρος είναι εξαιρετικά λεπτομερές, το άλλο είναι μυστηριωδώς ασαφές.
Γιατί: άμεση μετατόπιση της εστίασης… ή μερικό πλαίσιο.
Κίνδυνος: τα αδύνατα σημεία κρύβονται στις ασαφείς ζώνες.
Ε) Ύποπτα συμμετρική δομή
Όλα ακολουθούν τον ίδιο σκελετό, ακόμα και όταν η επιχειρηματική λογική δεν θα έπρεπε.
Γιατί: Στην τεχνητή νοημοσύνη αρέσει να επαναλαμβάνει αποδεδειγμένα σχήματα.
Κίνδυνος: οι απαιτήσεις δεν είναι συμμετρικές - είναι σβωλιασμένες, όπως τα κακοσυσκευασμένα τρόφιμα 🍅📦.
6) Πίνακας σύγκρισης - τρόποι αξιολόγησης της τείνει να μοιάζει ο κώδικας τεχνητής νοημοσύνης 🧪
Παρακάτω ακολουθεί μια πρακτική σύγκριση εργαλείων. Όχι «ανιχνευτές τεχνητής νοημοσύνης», περισσότερο σαν έλεγχοι πραγματικότητας κώδικα . Επειδή ο καλύτερος τρόπος για να εντοπίσετε αμφισβητήσιμο κώδικα είναι να τον δοκιμάσετε, να τον αναθεωρήσετε και να τον παρατηρήσετε υπό πίεση.
| Εργαλείο / Προσέγγιση | Καλύτερο για (κοινό) | Τιμή | Γιατί λειτουργεί (και μια μικρή ιδιορρυθμία) |
|---|---|---|---|
| Λίστα ελέγχου αναθεώρησης κώδικα 📝 | Ομάδες, επικεφαλής, ανώτεροι | Δωρεάν | Επιβάλλει ερωτήσεις τύπου «γιατί»· πιάνει γενικά μοτίβα… μερικές φορές φαίνεται περίεργο ( Google Engineering Practices: Code Review ) |
| Δοκιμές Ενότητας + Ενσωμάτωσης ✅ | Δυνατότητες αποστολής για όλους | Ελεύθερο | Αποκαλύπτει ελλείπουσες περιπτώσεις edge. Ο κώδικας AI συχνά δεν διαθέτει εξαρτήματα παραγωγής ( Μηχανική Λογισμικού στην Google: Δοκιμές Μονάδων · Η Πυραμίδα Πρακτικών Δοκιμών ) |
| Στατική Ανάλυση / Χνούδι 🔍 | Ομάδες με πρότυπα | Δωρεάν / Πληρωμένο | Επισημαίνει ασυνέπειες. Δεν εντοπίζει σφάλματα «λανθασμένης ιδέας» ( Έγγραφα ESLint , Σάρωση κώδικα QL του GitHub ) |
| Έλεγχος Τύπου (όπου ισχύει) 🧷 | Μεγαλύτερες βάσεις κώδικα | Δωρεάν / Πληρωμένο | Αποκαλύπτει ασαφή σχήματα δεδομένων. Μπορεί να είναι ενοχλητικό, αλλά αξίζει τον κόπο ( TypeScript: Στατικός Έλεγχος Τύπων ; τεκμηρίωση mypy ) |
| Μοντελοποίηση Απειλών / Περιπτώσεις Κακοποίησης 🛡️ | Ομάδες με γνώμονα την ασφάλεια | Δωρεάν | Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αγνοήσει την αντίπαλη χρήση. Αυτό την αναγκάζει να βγει στο φως ( OWASP Threat Modeling Cheat Sheet ) |
| Προφίλ Απόδοσης ⏱️ | Εργασία στο παρασκήνιο, με μεγάλο όγκο δεδομένων | Δωρεάν / Πληρωμένο | Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να προσθέσει επιπλέον βρόχους, μετατροπές, κατανομές - η δημιουργία προφίλ δεν λέει ψέματα ( έγγραφα Python: Οι Προφίλερες Python ) |
| Δεδομένα Δοκιμών Εστιασμένα σε Τομέα 🧾 | Προϊόν + μηχανική | Δωρεάν | Το ταχύτερο «τεστ όσφρησης». Τα ψεύτικα δεδομένα δημιουργούν ψεύτικη εμπιστοσύνη ( έγγραφα pytest fixtures ) |
| Ανασκόπηση ζεύγους / Περιήγηση 👥 | Mentoring + κρίσιμες δημόσιες σχέσεις | Δωρεάν | Ζητήστε από τον συγγραφέα να εξηγήσει τις επιλογές του. Ο κώδικας που μοιάζει με τεχνητή νοημοσύνη συχνά δεν έχει μια ιστορία ( Μηχανική Λογισμικού στην Google: Ανασκόπηση Κώδικα ) |
Ναι, η στήλη «Τιμή» είναι λίγο αστεία - επειδή το ακριβό κομμάτι είναι συνήθως η προσοχή, όχι τα εργαλεία. Η προσοχή κοστίζει… τα πάντα 😵💫.
7) Δομικές ενδείξεις σε κώδικα με τη βοήθεια Τεχνητής Νοημοσύνης 🧱
Αν θέλετε μια πιο εμπεριστατωμένη απάντηση στο πώς τείνει να μοιάζει ο κώδικας τεχνητής νοημοσύνης, κάντε σμίκρυνση και εξετάστε τη δομή.
1) Ονομασία που είναι τεχνικά σωστή αλλά πολιτισμικά λανθασμένη
Η Τεχνητή Νοημοσύνη τείνει να επιλέγει ονόματα που είναι «ασφαλή» σε πολλά έργα. Ωστόσο, οι ομάδες αναπτύσσουν τη δική τους διάλεκτο:
-
Εσύ το ονομάζεις
AccountId, η τεχνητή νοημοσύνη το ονομάζειuserId. -
Εσύ το λες
LedgerEntry, η Τεχνητή Νοημοσύνη το ονομάζεισυναλλαγή. -
Εσύ το ονομάζεις
FeatureGate, εκείνο το ονομάζειconfigFlag.
Τίποτα από αυτά δεν είναι «κακό», αλλά είναι μια υπόδειξη ότι ο συγγραφέας δεν έζησε εντός του τομέα σας για πολύ καιρό.
2) Επανάληψη χωρίς επαναχρησιμοποίηση ή επαναχρησιμοποίηση χωρίς λόγο
Η Τεχνητή Νοημοσύνη μερικές φορές:
-
επαναλαμβάνει παρόμοια λογική σε πολλά σημεία επειδή δεν «θυμάται» ολόκληρο το περιεχόμενο του αποθετηρίου με τη μία, ή
-
αναγκάζει την επαναχρησιμοποίηση μέσω αφαιρέσεων που εξοικονομούν τρεις γραμμές αλλά κοστίζουν τρεις ώρες αργότερα.
Αυτή είναι η ανταλλαγή: λιγότερο πληκτρολόγηση τώρα, περισσότερη σκέψη αργότερα. Και δεν είμαι πάντα σίγουρος ότι είναι καλή ανταλλαγή, υποθέτω... εξαρτάται από την εβδομάδα 😮💨.
3) «Τέλεια» αρθρωσιμότητα που αγνοεί τα πραγματικά όρια
Θα δείτε τον κώδικα χωρισμένο σε κομψές ενότητες:
-
επικυρωτές/ -
υπηρεσίες/ -
χειριστές/ -
βοηθητικά προγράμματα/
Αλλά τα όρια μπορεί να μην ταιριάζουν με τις ραφές του συστήματός σας. Ένας άνθρωπος τείνει να αντικατοπτρίζει τα προβληματικά σημεία της αρχιτεκτονικής. Η Τεχνητή Νοημοσύνη τείνει να αντικατοπτρίζει ένα τακτοποιημένο διάγραμμα.
8) Χειρισμός σφαλμάτων - πού ο κώδικας τεχνητής νοημοσύνης γίνεται… ολισθηρός 🧼
Η διαχείριση σφαλμάτων είναι ένα από τα σημαντικότερα σημάδια, επειδή απαιτεί κρίση , όχι μόνο ορθότητα.
Μοτίβα για παρακολούθηση
-
Καταγραφή ευρέων εξαιρέσεων με ασαφή καταγραφή ( έγγραφα Pylint: bare-except )
-
Κατάποση σφαλμάτων και επιστροφή προεπιλογών
-
Επιστρέφοντας «επιτυχία: ψευδής» αντί να αναδεικνύονται σημαντικές αποτυχίες
-
Επαναλήψεις βρόχων χωρίς υποχώρηση ή χωρίς όριο (ή ένα όριο που επιλέγεται παραδόξως όπως το 3, επειδή το 3 είναι ωραίο) ( Οδηγίες AWS Prescriptive: Επανάληψη με υποχώρηση ; Βιβλιοθήκη AWS Builders': Χρονικά όρια, επαναλήψεις και υποχώρηση με jitter )
Πώς φαίνεται το καλό
-
Οι αποτυχίες είναι συγκεκριμένες
-
Τα σφάλματα είναι προσβλητικά
-
Η καταγραφή περιλαμβάνει το περιβάλλον (ids, δεδομένα εισόδου, σχετική κατάσταση)
-
Ευαίσθητα δεδομένα δεν καταχωρούνται σε αρχεία καταγραφής (η τεχνητή νοημοσύνη μερικές φορές το ξεχνάει αυτό 😬) ( Φύλλο πληροφοριών για την καταγραφή δεδομένων OWASP ; OWASP Top 10 2025: Αποτυχίες καταγραφής και ειδοποίησης ασφαλείας )
Ένα πολύ ανθρώπινο χαρακτηριστικό είναι η σύνταξη ενός μηνύματος σφάλματος που είναι ελαφρώς ενοχλητικό. Όχι πάντα, αλλά το καταλαβαίνεις όταν το βλέπεις. Τα μηνύματα σφάλματος της τεχνητής νοημοσύνης είναι συχνά ήρεμα, όπως μια εφαρμογή διαλογισμού.
9) Μικρές θήκες και η πραγματικότητα του προϊόντος - η «ελλείπουσα τόλμη» 🧠🪤
Τα πραγματικά συστήματα είναι ακατάστατα. Τα αποτελέσματα της τεχνητής νοημοσύνης συχνά δεν έχουν αυτή την υφή.
Παραδείγματα «σθένους» που έχουν οι ομάδες:
-
Σημαίες λειτουργιών και μερικές κυκλοφορίες ( Martin Fowler: Εναλλαγές λειτουργιών )
-
Κόλπα συμβατότητας με παλαιότερες εκδόσεις
-
Περίεργα χρονικά όρια τρίτων
-
Παλαιότερα δεδομένα που παραβιάζουν το σχήμά σας
-
Ασυνεπή προβλήματα με πεζά και κεφαλαία, κωδικοποίηση ή τοπικές ρυθμίσεις
-
Επιχειρηματικοί κανόνες που φαίνονται αυθαίρετοι επειδή είναι αυθαίρετοι
Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να χειριστεί ακραίες περιπτώσεις αν της το πείτε, αλλά αν δεν τις συμπεριλάβετε ρητά, συχνά παράγει μια λύση για «καθαρό κόσμο». Οι καθαροί κόσμοι είναι υπέροχοι. Καθαροί κόσμοι επίσης δεν υπάρχουν.
Ελαφρώς τεταμένη μεταφορά: Ο κώδικας τεχνητής νοημοσύνης είναι σαν ολοκαίνουργιο σφουγγάρι - δεν έχει απορροφήσει ακόμα τις καταστροφές της κουζίνας. Ορίστε, το είπα 🧽. Δεν είναι η καλύτερή μου δουλειά, αλλά είναι κάπως αληθινή.
10) Πώς να κάνετε τον κώδικα με τη βοήθεια της Τεχνητής Νοημοσύνης να μοιάζει ανθρώπινος - και, το πιο σημαντικό, να είναι αξιόπιστος 🛠️✨
Αν χρησιμοποιείτε Τεχνητή Νοημοσύνη για να γράφετε κώδικα (και πολλοί άνθρωποι το κάνουν), μπορείτε να βελτιώσετε δραματικά το αποτέλεσμα με μερικές συνήθειες.
Α) Εισάγετε τους περιορισμούς σας εκ των προτέρων
Αντί για το "Γράψτε μια συνάρτηση που...", δοκιμάστε:
-
αναμενόμενες εισροές/εκροές
-
ανάγκες απόδοσης
-
πολιτική σφάλματος (αύξηση, επιστροφή τύπου αποτελέσματος, καταγραφή + αποτυχία;)
-
συμβάσεις ονοματοδοσίας
-
υπάρχοντα μοτίβα στο αποθετήριό σας
Β) Ζητήστε συμβιβασμούς, όχι απλώς λύσεις
Προτροπή με:
-
«Δώστε δύο προσεγγίσεις και εξηγήστε τους συμβιβασμούς.»
-
«Τι θα αποφεύγατε να κάνετε εδώ και γιατί;»
-
«Πού θα σπάσει αυτό στην παραγωγή;»
Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι καλύτερη όταν την αναγκάζεις να σκέφτεται τα ρίσκα.
Γ) Κάντε το να διαγράψει τον κώδικα
Σοβαρά τώρα. Ρωτήστε:
-
«Αφαιρέστε κάθε περιττή αφαίρεση.»
-
«Μείωσε αυτό στη μικρότερη σωστή εκδοχή.»
-
«Ποια μέρη είναι εικασιακά;»
Η Τεχνητή Νοημοσύνη τείνει να προσθέτει. Οι σπουδαίοι μηχανικοί τείνουν να αφαιρούν.
Δ) Προσθέστε δοκιμές που αντικατοπτρίζουν την πραγματικότητα
Όχι μόνο:
-
«επιστρέφει την αναμενόμενη έξοδο»
Αλλά:
-
περίεργη εισαγωγή
-
πεδία που λείπουν
-
συγχρονισμός
-
μερικές αποτυχίες
-
συμπεριφορά σε επίπεδο ενσωμάτωσης ( Μηχανική Λογισμικού στην Google: Μεγαλύτερες Δοκιμές · Η Πυραμίδα Πρακτικών Δοκιμών )
Αν δεν κάνεις τίποτα άλλο, κάνε αυτό. Τα τεστ είναι ο ανιχνευτής ψεύδους και δεν τους νοιάζει ποιος έγραψε τον κώδικα 😌.
11) Τελικές σημειώσεις + γρήγορη ανακεφαλαίωση 🎯
Λοιπόν, πώς τείνει να μοιάζει ο κώδικας AI : συχνά φαίνεται καθαρός, γενικός, ελαφρώς υπερβολικά εξηγημένος και λίγο υπερβολικά πρόθυμος να ικανοποιήσει τους πελάτες. Το μεγαλύτερο «σημείο» δεν είναι η μορφοποίηση ή τα σχόλια - λείπει το περιεχόμενο: ονομασία τομέα, αδέξια πεζά-κεφαλαία και επιλογές που αφορούν συγκεκριμένες αρχιτεκτονικές και προκύπτουν από τη ζωή σε ένα σύστημα.
Γρήγορη ανακεφαλαίωση
-
Ο κώδικας τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι ένα συγκεκριμένο στυλ, αλλά συχνά έχει την τάση να είναι καθαρός, φλύαρος και υπερβολικά γενικός.
-
Το καλύτερο σημάδι είναι αν ο κώδικας αντικατοπτρίζει τους πραγματικούς σας περιορισμούς και την ανθεκτικότητα του προϊόντος.
-
Μην ασχολείστε με την ανίχνευση - ασχοληθείτε με την ποιότητα: δοκιμές, ανασκόπηση, σαφήνεια και πρόθεση ( Google Engineering Practices: Ανασκόπηση κώδικα ; Software Engineering at Google: Δοκιμές μονάδων ).
-
Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι μια χαρά ως πρώτο προσχέδιο. Δεν είναι μια χαρά ως τελευταίο προσχέδιο. Αυτό είναι όλο το παιχνίδι.
Και αν κάποιος προσπαθήσει να σας ντροπιάσει επειδή χρησιμοποιείτε Τεχνητή Νοημοσύνη, ειλικρινά... αγνοήστε τον θόρυβο. Απλώς στείλτε συμπαγή κώδικα. Ο συμπαγής κώδικας είναι η μόνη ευελιξία που διαρκεί 💪🙂.
Συχνές ερωτήσεις
Πώς μπορείτε να καταλάβετε εάν ο κώδικας γράφτηκε από Τεχνητή Νοημοσύνη;
Ο κώδικας με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης συχνά φαίνεται λίγο υπερβολικά τακτοποιημένος, σχεδόν σαν "εγχειρίδιο": συνεπής μορφοποίηση, ομοιόμορφη δομή, γενική ονομασία (όπως δεδομένα , στοιχεία , αποτέλεσμα ) και ισορροπημένα, στιλβωμένα μηνύματα σφάλματος. Μπορεί επίσης να συνοδεύεται από ένα σύνολο συμβολοσειρών ή σχολίων που απλώς επαναλαμβάνουν την προφανή λογική. Το μεγαλύτερο σημάδι δεν είναι το στυλ - είναι η απουσία της αυθεντικής τόλμης: γλώσσα τομέα, συμβάσεις αποθετηρίων, αδέξι περιορισμοί και η κόλλα στις άκρες που κάνει τα συστήματα να αντέχουν.
Ποιες είναι οι μεγαλύτερες προειδοποιητικές σημαίες στον χειρισμό σφαλμάτων που δημιουργούνται από την τεχνητή νοημοσύνη;
Προσέξτε για ευρείες εξαιρέσεις ( εκτός από την Exception ), αποτυχίες που επιστρέφουν αθόρυβα προεπιλογές και ασαφή καταγραφή όπως "Παρουσιάστηκε σφάλμα". Αυτά τα μοτίβα μπορούν να κρύψουν πραγματικά σφάλματα και να κάνουν την αποσφαλμάτωση άθλια. Ο ισχυρός χειρισμός σφαλμάτων είναι συγκεκριμένος, εφαρμόσιμος και μεταφέρει αρκετό περιεχόμενο (ID, εισόδους, κατάσταση) χωρίς να ρίχνει ευαίσθητα δεδομένα σε αρχεία καταγραφής. Η υπερβολική άμυνα μπορεί να είναι εξίσου επικίνδυνη με την υποάμυνα.
Γιατί ο κώδικας τεχνητής νοημοσύνης συχνά δίνει την αίσθηση ότι είναι υπερβολικά επεξεργασμένος ή υπερβολικά αφηρημένος;
Μια κοινή τάση της Τεχνητής Νοημοσύνης είναι να «φαίνονται επαγγελματικές» προσθέτοντας βοηθητικές συναρτήσεις, επίπεδα και καταλόγους που προβλέπουν υποθετικά μέλλοντα. Θα δείτε γενικούς βοηθούς όπως process_data() ή handle_request() και καθαρά όρια λειτουργικών μονάδων που ταιριάζουν περισσότερο σε ένα διάγραμμα παρά σε ραφές του συστήματός σας. Μια πρακτική λύση είναι η αφαίρεση: περικόψτε τα υποθετικά επίπεδα μέχρι να έχετε τη μικρότερη σωστή έκδοση που ταιριάζει με τις απαιτήσεις που έχετε, όχι αυτές που μπορεί να κληρονομήσετε αργότερα.
Πώς μοιάζει ένας καλός κώδικας με τη βοήθεια τεχνητής νοημοσύνης σε ένα πραγματικό αποθετήριο;
Ο καλύτερος κώδικας με τη βοήθεια της Τεχνητής Νοημοσύνης διαβάζεται σαν να τον διεκδίκησε η ομάδα σας: χρησιμοποιεί τους όρους τομέα σας, ταιριάζει με τα σχήματα των δεδομένων σας, ακολουθεί τα μοτίβα του αποθετηρίου σας και ευθυγραμμίζεται με την αρχιτεκτονική σας. Επίσης, αντικατοπτρίζει τους κινδύνους σας - πέρα από τις επιτυχημένες διαδρομές - με ουσιαστικές δοκιμές και σκόπιμη αναθεώρηση. Ο στόχος δεν είναι να «κρύψετε την Τεχνητή Νοημοσύνη», αλλά να αγκυροβολήσετε το προσχέδιο στο πλαίσιο, ώστε να συμπεριφέρεται σαν κώδικας παραγωγής.
Ποιες δοκιμές αποκαλύπτουν ταχύτερα τις υποθέσεις για τον «καθαρό κόσμο»;
Οι δοκιμές ολοκλήρωσης και οι δοκιμές edge-case τείνουν να αποκαλύπτουν γρήγορα προβλήματα, επειδή η έξοδος AI συχνά υποθέτει ιδανικές εισόδους και προβλέψιμες εξαρτήσεις. Χρησιμοποιήστε στοιχεία που εστιάζουν σε τομείς και συμπεριλάβετε περίεργες εισόδους, πεδία που λείπουν, μερικές αποτυχίες, χρονικά όρια και ταυτόχρονη χρήση όπου έχει σημασία. Εάν ο κώδικας έχει μόνο δοκιμές μονάδας happy-path, μπορεί να φαίνεται σωστός, ενώ εξακολουθεί να αποτυγχάνει όταν κάποιος πατήσει το ένα μη δοκιμασμένο κουμπί στην παραγωγή.
Γιατί τα ονόματα που γράφονται από την Τεχνητή Νοημοσύνη φαίνονται «τεχνικά σωστά αλλά πολιτισμικά λανθασμένα»;
Η Τεχνητή Νοημοσύνη συχνά επιλέγει ασφαλή, γενικά ονόματα που λειτουργούν σε πολλά έργα, αλλά οι ομάδες αναπτύσσουν μια συγκεκριμένη διάλεκτο με την πάροδο του χρόνου. Έτσι καταλήγετε σε αναντιστοιχίες όπως userId έναντι AccountId ή transaction έναντι LedgerEntry , ακόμα και όταν η λογική είναι καλή. Αυτή η απόκλιση ονοματοδοσίας είναι μια ένδειξη ότι ο κώδικας δεν γράφτηκε ενώ «εντός» του τομέα και των περιορισμών σας.
Αξίζει να προσπαθήσω να εντοπίσω κώδικα τεχνητής νοημοσύνης σε κριτικές κώδικα;
Συνήθως είναι πιο παραγωγικό να κάνετε έλεγχο ποιότητας παρά να θεωρείτε τον δημιουργό. Οι άνθρωποι μπορούν επίσης να γράψουν καθαρό, υπερβολικά σχολιασμένο κώδικα, και η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να παράγει εξαιρετικά προσχέδια όταν καθοδηγείται. Αντί να παίζετε τον ντετέκτιβ, επικεντρωθείτε στη λογική σχεδιασμού και στα σημεία πιθανής αποτυχίας στην παραγωγή. Στη συνέχεια, επικυρώστε με δοκιμές, ευθυγράμμιση αρχιτεκτονικής και πειθαρχία σφαλμάτων. Οι δοκιμές πίεσης υπερτερούν των δοκιμών δόνησης.
Πώς προτρέπετε την Τεχνητή Νοημοσύνη ώστε ο κώδικας να βγαίνει πιο αξιόπιστος;
Ξεκινήστε εισάγοντας περιορισμούς εκ των προτέρων: αναμενόμενες εισόδους/εξόδους, σχήματα δεδομένων, ανάγκες απόδοσης, πολιτική σφαλμάτων, συμβάσεις ονοματοδοσίας και υπάρχοντα μοτίβα στο αποθετήριό σας. Ζητήστε συμβιβασμούς, όχι μόνο λύσεις - "Πού θα σπάσει αυτό;" και "Τι θα αποφεύγατε και γιατί;" Τέλος, επιβάλετε αφαίρεση: πείτε του να αφαιρέσει την περιττή αφαίρεση και να παράγει τη μικρότερη σωστή έκδοση πριν αναπτύξετε οτιδήποτε.
Αναφορές
-
Stack Overflow - Έρευνα Stack Overflow Developer 2025 - survey.stackoverflow.co
-
GitHub - GitHub Octoverse (28 Οκτωβρίου 2025) - github.blog
-
Google - Πρακτικές Μηχανικής Google: Ανασκόπηση του Προτύπου Κώδικα - google.github.io
-
Abseil - Μηχανική Λογισμικού στην Google: Δοκιμές μονάδων - abseil.io
-
Abseil - Μηχανική Λογισμικού στην Google: Ανασκόπηση Κώδικα - abseil.io
-
Abseil - Μηχανική Λογισμικού στην Google: Larger Testing - abseil.io
-
Martin Fowler - Martin Fowler: Εναλλαγές λειτουργιών - martfowler.com
-
Martin Fowler - Η Πυραμίδα των Πρακτικών Δοκιμών - martfowler.com
-
OWASP - Φύλλο οδηγιών για τη μοντελοποίηση απειλών OWASP - cheatsheetseries.owasp.org
-
OWASP - Φύλλο οδηγιών για την καταγραφή OWASP - cheatsheetseries.owasp.org
-
OWASP - OWASP Top 10 2025: Καταγραφή ασφαλείας και αστοχίες ειδοποιήσεων - owasp.org
-
ESLint - Έγγραφα ESLint - eslint.org
-
Έγγραφα GitHub - Σάρωση κώδικα QL για τον κώδικα GitHub - docs.github.com
-
TypeScript - TypeScript: Στατικός Έλεγχος Τύπων - www.typescriptlang.org
-
mypy - τεκμηρίωση mypy - mypy.readthedocs.io
-
Python - Έγγραφα Python: Τα Προφίλ Python - docs.python.org
-
pytest - έγγραφα για τα εξαρτήματα pytest - docs.pytest.org
-
Pylint - Έγγραφα Pylint: bare-except - pylint.pycqa.org
-
Amazon Web Services - Οδηγίες AWS Prescriptive: Επανάληψη προσπάθειας με οπισθοδρόμηση - docs.aws.amazon.com
-
Amazon Web Services - Βιβλιοθήκη AWS Builders': Χρονικά όρια, επαναλήψεις και υποχώρηση με jitter - aws.amazon.com