Com és el codi d'IA?

Com és el codi d'IA?

Resposta curta: el codi assistit per IA sovint es llegeix com inusualment ordenat i "de llibre de text": formatació coherent, noms genèrics, missatges d'error educats i comentaris que reiteren l'obvi. Si li falta la consistència del món real (llenguatge de domini, restriccions incòmodes, casos límit), és un senyal d'advertència. Quan l'ancoreu als patrons del vostre repositori i el proveu contra els riscos de producció, esdevé fiable.

Conclusions clau:

Comprovació de context : si els termes del domini, les formes de dades i les restriccions no es reflecteixen, tracteu-ho com a arriscat.

Excés de poliment : un excés de docstrings, una estructura uniforme i noms insulsos poden indicar una generació genèrica.

Disciplina d'errors : vigileu les excepcions generals detectades, els errors d'ingestió i el registre vague.

Abstracció retallada : Elimina els ajudants especulatius i les capes fins que només quedi la versió correcta més petita.

Proves de realitat : afegiu proves d'integració i de casos límit; exposen ràpidament les suposicions d'un "món net".

Quin aspecte té el codi d'IA? Infografia

La codificació assistida per IA ja és a tot arreu ( Stack Overflow Developer Survey 2025 ; GitHub Octoverse (28 d'octubre de 2025) ). De vegades és excel·lent i t'estalvia una tarda. Altres vegades és... sospitosament polida, una mica genèrica o "funciona" fins que algú fa clic al botó que ningú ha provat 🙃. Això porta a la pregunta que la gent continua plantejant en revisions de codi, entrevistes i missatges directes privats:

Com sol ser el codi d'IA

La resposta directa és: pot semblar qualsevol cosa. Però hi ha patrons: senyals suaus, no proves judicials. Imagineu-vos-ho com endevinar si un pastís prové d'una fleca o de la cuina d'algú. El glaçatge potser és massa perfecte, però també alguns forners casolans són simplement terriblement bons. La mateixa sensació.

A continuació trobareu una guia pràctica per reconèixer les empremtes dactilars comunes de la IA, entendre per què es produeixen i, sobretot, com convertir el codi generat per la IA en codi de confiança en producció ✅.

🔗 Com prediu la IA les tendències?
Explica l'aprenentatge de patrons, els senyals i la previsió en l'ús real.

🔗 Com detecta la IA anomalies?
Cobreix mètodes de detecció de valors atípics i aplicacions empresarials comunes.

🔗 Quanta aigua utilitza la IA?
Desglossa l'ús d'aigua dels centres de dades i els impactes de la formació.

🔗 Què és el biaix de la IA?
Defineix les fonts de biaix, els perjudicis i les maneres pràctiques de reduir-los.

1) Primer, què vol dir la gent quan diu «codi d'IA» 🤔

Quan la majoria de la gent diu "codi d'IA", normalment es refereix a un d'aquests:

  • Codi esborrat per un assistent d'IA a partir d'una indicació (funcionalitat, correcció d'errors, refactorització).

  • Codi completament completat per l'autocompleció , on el desenvolupador ha fet un nudge però no n'ha fet l'autor complet.

  • Codi reescrit per IA per a "neteja", "rendiment" o "estil".

  • Codi que sembla que provingui d'una IA encara que no ho sigui (això passa més del que la gent admet).

I aquí teniu un punt clau: la IA no té un estil únic . Té tendències . Moltes d'aquestes tendències provenen d'intentar ser àmpliament correcte, àmpliament llegible i àmpliament segur... cosa que, irònicament, pot fer que el resultat sembli una mica similar.

2) Quin aspecte sol tenir el codi d'IA: la imatge ràpida ho explica 👀

Responem clarament al titular: Com sol ser el codi d'IA.

Sovint sembla un codi que és:

  • Molt "ordenat de llibre de text" : sagnia coherent, format coherent, tot coherent.

  • Prolix d'una manera neutral : molts comentaris "útils" que no ajuden gaire.

  • Sobregeneralitzat : construït per gestionar deu escenaris imaginaris en lloc dels dos reals.

  • Una mica sobreestructurat : funcions d'ajuda addicionals, capes addicionals, abstracció addicional... com fer la maleta per a un viatge de cap de setmana amb tres maletes 🧳.

  • Trobar a faltar el maldestre ciment dels casos límit que acumulen els sistemes reals (indicadors de característiques, peculiaritats heretades, restriccions inconvenients) ( Martin Fowler: Feature Toggles ).

Però també -i ho repetiré perquè importa- els desenvolupadors humans també poden escriure així. Alguns equips ho imposen. Algunes persones són simplement friquis de la neteja. Ho dic amb amor 😅.

Així doncs, en comptes de "detectar la IA", és millor preguntar-se: es comporta aquest codi com si hagués estat escrit amb un context real? El context és on la IA sovint falla.

3) Els rètols de la "vall inquietant": quan és massa polit 😬

El codi generat per IA sovint té una certa "brillantor". No sempre, però sí que ho fa sovint.

Senyals comuns de "massa ordenat"

  • Cada funció té una docstring fins i tot quan és òbvia.

  • Totes les variables tenen noms formals com ara resultat , dades , elements , càrrega i dades de resposta .

  • Missatges d'error consistents que semblen un manual: "S'ha produït un error en processar la sol·licitud".

  • Patrons uniformes entre mòduls no relacionats , com si tot hagués estat escrit pel mateix bibliotecari acurat.

El subtil regal

El codi d'IA pot semblar que s'hagi dissenyat per a un tutorial, no per a un producte. És com... portar un vestit per pintar una tanca. Una activitat molt adequada, però una mica incorrecta per a la roba.

4) Què fa que una bona versió del codi d'IA sigui bona? ✅

Girem-ho. Perquè l'objectiu no és "atrapar la IA", sinó "la qualitat de la nau"

Una bona versió de codi assistit per IA és:

En altres paraules, un bon codi d'IA sembla que... l'hagi escrit el teu equip. O si més no, el teu equip l'hagi adoptat correctament. Com un gos de rescat que ara sap on és el sofà 🐶.

5) La biblioteca de patrons: empremtes dactilars clàssiques de la IA (i per què es produeixen) 🧩

Aquí teniu patrons que he vist repetidament en bases de codi assistides per IA, inclosos els que he netejat personalment. Alguns d'aquests estan bé. Alguns són perillosos. La majoria són només... senyals.

A) Comprovació nul·la excessivament defensiva a tot arreu

Veureu capes de:

  • si x és Cap: retorna ...

  • Excepció try/except

  • diversos valors predeterminats de reserva

Per què: La IA intenta evitar els errors d'execució en general.
Risc: Pot amagar errors reals i fer que la depuració sigui repugnant.

B) Funcions auxiliars genèriques que no es mereixen la seva existència

M'agrada:

  • process_data()

  • gestionar_sol·licitud()

  • validar_entrada()

Per què: l'abstracció sembla "professional".
Risc: acabes amb funcions que ho fan tot i no expliquen res.

C) Comentaris que replantegen el codi

Exemple d'energia:

  • "Incrementa i en 1"

  • "Retorna la resposta"

Per què: La IA va ser entrenada per ser explicativa.
Risc: Els comentaris es podreixen ràpidament i generen soroll.

D) Profunditat de detall inconsistent

Una part és súper detallada, l'altra és misteriosament vaga.

Per què: desviació immediata del focus... o context parcial.
Risc: els punts febles s'amaguen a les zones vagues.

E) Estructura sospitosament simètrica

Tot segueix el mateix esquelet, fins i tot quan la lògica empresarial no hauria de seguir-lo.

Per què: a la IA li agrada repetir formes provades.
Risc: els requisits no són simètrics: són grumolls, com els queviures mal envasats 🍅📦.

6) Taula comparativa: maneres d'avaluar quin aspecte sol tenir el codi d'IA 🧪

A continuació es mostra una comparació pràctica d'eines. No són "detectors d'IA", sinó més aviat com a comprovacions de la realitat del codi . Perquè la millor manera d'identificar codi qüestionable és provar-lo, revisar-lo i observar-lo sota pressió.

Eina / Enfocament Millor per a (audiència) Preu Per què funciona (i una petita peculiaritat)
Llista de comprovació de revisió de codi 📝 Equips, líders, sèniors Gratuït Força preguntes de "perquè"; detecta patrons genèrics... de vegades sembla quisquillosa ( Google Engineering Practices: Code Review )
Proves unitàries + d'integració ✅ Funcions d'enviament per a tothom Gratuït Revela casos límit que falten; el codi d'IA sovint no té elements fixos en producció ( Enginyeria de programari a Google: proves unitàries ; La piràmide de proves pràctiques )
Anàlisi estàtica / Linting 🔍 Equips amb estàndards Gratuït / De pagament Marca les incoherències; no detecta els errors de "idea equivocada" ( ESLint Docs ; escaneig de codi GitHub CodeQL )
Comprovació de tipus (si escau) 🧷 Bases de codi més grans Gratuït / De pagament Exposa formes de dades vagues; pot ser molest però val la pena ( TypeScript: Static Type Checking ; documentació de mypy )
Modelització d'amenaces / Casos d'abús 🛡️ Equips amb mentalitat de seguretat Gratuït La IA pot ignorar l'ús adversari; això la força a sortir a la llum ( full de trucs de modelització d'amenaces d'OWASP )
Perfils de rendiment ⏱️ Treball de backend amb molta informació Gratuït / De pagament La IA pot afegir bucles addicionals, conversions i assignacions: la creació de perfils no menteix ( documentació de Python: The Python Profilers )
Dades de prova centrades en el domini 🧾 Producte + enginyeria Gratuït La "prova d'olfacte" més ràpida; les dades falses creen una confiança falsa ( documentació de fixacions pytest )
Revisió de parelles / Solució 👥 Mentoria + relacions públiques crítiques Gratuït Demaneu a l'autor que expliqui les opcions; al codi semblant a la IA sovint li falta una història ( Enginyeria de programari a Google: Revisió de codi )

Sí, la columna "Preu" és una mica ximple, perquè la part cara normalment és l'atenció, no les eines. L'atenció ho costa... tot 😵💫.

7) Pistes estructurals en codi assistit per IA 🧱

Si voleu una resposta més detallada a com sol ser el codi d'IA, allunyeu la imatge i fixeu-vos en l'estructura.

1) Un nom que sigui tècnicament correcte però culturalment incorrecte

La IA tendeix a triar noms que són "segurs" en molts projectes. Però els equips desenvolupen el seu propi dialecte:

  • Ho anomenes AccountId , la IA ho anomena userId .

  • Tu ho anomenes LedgerEntry , la IA ho anomena transacció .

  • Tu l'anomenes FeatureGate , ell l'anomena configFlag .

Res d'això és "dolent", però és un indici que l'autor no va viure gaire temps dins del vostre domini.

2) Repetició sense reutilització o reutilització sense motiu

La IA de vegades:

  • repeteix una lògica similar en diversos llocs perquè no "recorda" tot el context del repositori de cop, o

  • força la reutilització mitjançant abstraccions que estalvien tres línies però costen tres hores després.

Aquest és l'intercanvi: menys escriure ara, més pensar després. I no sempre estic segur que sigui un bon intercanvi, suposo... depèn de la setmana 😮💨.

3) Modularitat “perfecta” que ignora els límits reals

Veureu el codi dividit en mòduls ben definits:

  • validadors/

  • serveis/

  • manipuladors/

  • utilitats/

Però els límits poden no coincidir amb les costures del vostre sistema. Un humà tendeix a reflectir els punts febles de l'arquitectura. La IA tendeix a reflectir un diagrama ordenat.

8) Gestió d'errors: on el codi d'IA es torna... relliscós 🧼

La gestió d'errors és un dels indicadors més importants, perquè requereix criteri , no només correcció.

Patrons a observar

Quina bona pinta té

Un tret molt humà és escriure un missatge d'error lleugerament molest. No sempre, però ho saps quan el veus. Els missatges d'error de la IA sovint són tranquils com una aplicació de meditació.

9) Casos límit i realitat del producte: la "garra que falta" 🧠🪤

Els sistemes reals són desordenats. Les sortides de la IA sovint no tenen aquesta textura.

Exemples de "garra" que tenen els equips:

  • Banderes de funcions i desplegaments parcials ( Martin Fowler: Activa/desactiva les funcions )

  • Trucs de compatibilitat amb versions anteriors

  • Temps d'espera estranys de tercers

  • Dades heretades que infringeixen el vostre esquema

  • Problemes de majúscules i minúscules inconsistents, codificació o configuració regional

  • Normes empresarials que semblen arbitràries perquè són arbitràries

La IA pot gestionar casos límit si li ho expliques, però si no els incloguis explícitament, sovint produeix una solució de "món net". Els mons nets són encantadors. Els mons nets tampoc existeixen.

Una metàfora una mica forçada: el codi d'IA és com una esponja nova de trinca: encara no ha absorbit els desastres de la cuina. Ja ho he dit 🧽. No és el meu millor treball, però és més o menys veritat.

10) Com fer que el codi assistit per IA sembli humà i, el que és més important, que sigui fiable 🛠️✨

Si utilitzeu la IA per esborrar codi (i molta gent ho fa), podeu millorar molt el resultat amb uns quants hàbits.

A) Injecta les teves restriccions per endavant

En comptes de "Escriu una funció que...", prova:

  • entrades/sortides esperades

  • necessitats de rendiment

  • política d'errors (augmenta, retorna el tipus de resultat, registra + falla?)

  • convencions de nomenclatura

  • patrons existents al vostre repositori

B) Demaneu compromisos, no només solucions

Preguntar amb:

  • "Doneu dos enfocaments i expliqueu-ne els inconvenients."

  • "Què evitaríeu fer aquí i per què?"

  • "On afectarà aquesta producció?"

La IA és millor quan la forces a pensar en riscos.

C) Fes que esborri el codi

De debò. Pregunta:

  • "Elimineu qualsevol abstracció innecessària."

  • "Redueix això a la versió correcta més petita."

  • "Quines parts són especulatives?"

La IA tendeix a sumar. Els grans enginyers tendeixen a restar.

D) Afegir proves que reflecteixin la realitat

No només:

  • "retorna la producció esperada"

Però:

Si no fas res més, fes això. Els tests són el detector de mentides, i no els importa qui hagi escrit el codi 😌.

11) Notes finals + resum ràpid 🎯

Així doncs, el codi d'IA sol ser el següent : sovint sembla net, genèric, una mica sobreexplicat i una mica massa disposat a complaure. El "revelador" més important no és el format ni els comentaris, sinó la manca de context: la denominació de domini, els casos límit incòmodes i les opcions específiques de l'arquitectura que sorgeixen de viure amb un sistema.

Resum ràpid

  • El codi d'IA no és d'un sol estil, però sovint tendeix a ser ordenat, prolix i massa general.

  • El millor senyal és si el codi reflecteix les teves restriccions reals i la determinació del producte.

  • No us obsessioneu amb la detecció: obsessioneu-vos amb la qualitat: proves, revisió, claredat i intenció ( Pràctiques d'enginyeria de Google: revisió de codi ; Enginyeria de programari a Google: proves unitàries ).

  • La IA està bé com a primer esborrany. No està bé com a últim esborrany. Aquest és tot el joc.

I si algú intenta avergonyir-te per utilitzar la IA, francament... ignora el soroll. Només envia codi sòlid. El codi sòlid és l'única flexibilitat que dura 💪🙂.

Preguntes freqüents

Com es pot saber si el codi ha estat escrit per IA?

El codi assistit per IA sovint sembla una mica massa ordenat, gairebé de "llibre de text": formatació coherent, estructura uniforme, noms genèrics (com ara dades , elements , resultat ) i missatges d'error uniformes i polits. També pot arribar amb un munt de docstrings o comentaris que simplement reiteren la lògica òbvia. El senyal més important no és l'estil, sinó l'absència de cruesa natural: llenguatge de domini, convencions de repositoris, restriccions incòmodes i l'adhesiu de casos extrems que fa que els sistemes es mantinguin.

Quines són les principals senyals d'alerta en la gestió d'errors generats per la IA?

Vigileu les excepcions generals detectades ( excepte Exception ), els errors ingerits que retornen silenciosament els valors per defecte i els registres vagues com ara "S'ha produït un error". Aquests patrons poden amagar errors reals i fer que la depuració sigui inestable. Una gestió d'errors sòlida és específica, accionable i conté prou context (ID, entrades, estat) sense abocar dades sensibles als registres. Una gestió excessivament defensiva pot ser tan arriscada com una gestió insuficientment defensiva.

Per què el codi d'IA sovint sembla sobreenginyer o massa abstracte?

Una tendència comuna de la IA és "aspecte professional" afegint funcions auxiliars, capes i directoris que anticipen futurs hipotètics. Veureu auxiliars genèrics com process_data() o handle_request() i límits de mòduls nets que s'adapten més a un diagrama que a les costures del vostre sistema. Una solució pràctica és la resta: retalleu les capes especulatives fins que tingueu la versió correcta més petita que coincideixi amb els requisits que teniu, no amb els que podríeu heretar més tard.

Com és un bon codi assistit per IA en un repositori real?

El millor codi assistit per IA es llegeix com si el vostre equip l'hagués reclamat: utilitza els termes del vostre domini, coincideix amb les formes de les vostres dades, segueix els patrons del vostre repositori i s'alinea amb la vostra arquitectura. També reflecteix els vostres riscos, més enllà dels camins feliços, amb proves significatives i revisions intencionades. L'objectiu no és "amagar la IA", sinó ancorar l'esborrany en el context perquè es comporti com a codi de producció.

Quines proves exposen més ràpidament les suposicions d'un "món net"?

Les proves d'integració i les proves de casos límit tendeixen a revelar problemes ràpidament perquè la sortida de la IA sovint assumeix entrades ideals i dependències predictibles. Utilitzeu fixacions centrades en el domini i incloeu entrades estranyes, camps que falten, errors parcials, temps d'espera i concurrència on sigui important. Si el codi només té proves unitàries de camí feliç, pot semblar correcte mentre que encara falla quan algú prem l'únic botó no provat en producció.

Per què els noms escrits per IA semblen "tècnicament correctes però culturalment incorrectes"?

La IA sovint tria noms genèrics i segurs que funcionen en molts projectes, però els equips desenvolupen un dialecte específic amb el temps. Així és com acabes amb discrepàncies com ara userId vs AccountId , o transaction vs LedgerEntry , fins i tot quan la lògica és correcta. Aquesta deriva de noms és una pista que el codi no es va escriure mentre "vivia dins" del teu domini i les teves restriccions.

Val la pena intentar detectar codi d'IA en revisions de codi?

Normalment és més productiu revisar per la qualitat que per l'autoria. Els humans també poden escriure codi net i massa comentat, i la IA pot produir esborranys excel·lents quan es guia. En comptes de fer de detectiu, insisteix en la lògica del disseny i els punts de probable fallada en la producció. Després, valida amb proves, alineació de l'arquitectura i disciplina d'errors. Les proves a pressió superen les proves a vibració.

Com impulses la IA perquè el codi sigui més fiable?

Comença per injectar restriccions des del principi: entrades/sortides esperades, formes de dades, necessitats de rendiment, política d'errors, convencions de noms i patrons existents al teu repositori. Demana compromisos, no només solucions: "On es trencarà això?" i "Què evitaríeu i per què?". Finalment, força la subtracció: digues-li que elimini l'abstracció innecessària i produeixi la versió correcta més petita abans d'expandir res.

Referències

  1. Stack Overflow - Enquesta per a desenvolupadors de Stack Overflow 2025 - survey.stackoverflow.co

  2. GitHub - GitHub Octoverse (28 d'octubre de 2025) - github.blog

  3. Google - Pràctiques d'enginyeria de Google: l'estàndard de revisió de codi - google.github.io

  4. Abseil - Enginyeria de programari a Google: proves unitàries - abseil.io

  5. Abseil - Enginyeria de programari a Google: Revisió de codi - abseil.io

  6. Abseil - Enginyeria de programari a Google: proves més grans - abseil.io

  7. Martin Fowler - Martin Fowler: Activa/desactiva les funcions - martinfowler.com

  8. Martin Fowler - La piràmide de proves pràctiques - martinfowler.com

  9. OWASP - Full de referència de modelatge d'amenaces d'OWASP - cheatsheetseries.owasp.org

  10. OWASP - Full de trucades de registre d'OWASP - cheatsheetseries.owasp.org

  11. OWASP - OWASP Top 10 2025: Errors de registre i alerta de seguretat - owasp.org

  12. ESLint - Documentació d'ESLint - eslint.org

  13. Documentació de GitHub - Escaneig de codi QL de GitHub Code - docs.github.com

  14. TypeScript - TypeScript: Comprovació de tipus estàtic - www.typescriptlang.org

  15. mypy - documentació de mypy - mypy.readthedocs.io

  16. Python - Documentació de Python: Els perfiladors de Python - docs.python.org

  17. pytest - documentació dels accessoris de pytest - docs.pytest.org

  18. Pylint - Documentació de Pylint: bare-except - pylint.pycqa.org

  19. Amazon Web Services - Guia prescriptiva d'AWS: Reintentar amb backoff - docs.aws.amazon.com

  20. Amazon Web Services - Biblioteca de constructors d'AWS: Temps d'espera, reintents i retrocés amb jitter - aws.amazon.com

Troba la darrera versió d'IA a la botiga oficial d'assistents d'IA

Sobre nosaltres

Torna al bloc