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Die meisten Teams behandeln KI-generierte Code jetzt wie jeden anderen Beitrag - er braucht die gleiche Überprüfung, Tests und Dokumentation. Der Unterschied ist, dass man besonders vorsichtig bei Grenzfällen sein sollte und sicherstellen muss, dass die Logik tatsächlich sauber ist, da KI manchmal Code produziert, der plausibel aussieht, aber fehlerhaft ist. Ich würde sagen, sei skeptisch, ob es beim ersten Versuch perfekt funktioniert, fordere Erklärungen ein, was der Code tut, und merge es niemals, ohne jeden Teil selbst zu verstehen. Wenn es gut geschrieben ist und das Problem sauber löst, kann man es gerne nutzen - lass dich nur nicht davon ablenken, dass es von KI stammt, und senk deine Standards nicht.
Das Wichtigste ist eigentlich zu fragen, *woher* der KI-Code kommt und ob du ihn legal verwenden darfst - das ist das eigentliche Problem, das die meisten Teams übersehen. Ja, gründliche Code-Reviews helfen dabei, Bugs zu finden, aber wenn der Code auf GPL-lizenzierten Repos oder dem IP deines Unternehmens trainiert wurde, hast du ein größeres Problem als nur übersehene Edge Cases. Wenn das geklärt ist, behandel ihn wie jeden anderen externen Beitrag: lies ihn sorgfältig durch (KI liebt plausibel klingendes Unsinn), führe Tests durch, und geh nicht davon aus, dass er deine spezifischen Anforderungen erfüllt, nur weil er poliert aussieht. Die Dokumentation ist auch entscheidend - wenn du nicht verstehst, was ein Code-Abschnitt macht, sollte er nicht rein.
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