2 ответа
★ Лучший ответ
большинство команд сейчас относятся к коду, написанному ИИ, как к любой другой подаче - нужно то же тщательное ревью, тесты и документация. ключевое отличие в том, чтобы быть особенно внимательным к граничным случаям и убедиться, что логика действительно корректна, потому что ИИ иногда производит код, который выглядит правдоподобно, но содержит баги. я бы сказала, будьте скептичны к тому, что он с первой попытки заработает идеально, требуйте объяснений, что он делает, и никогда не мёржьте его, если сами не разобрались в каждой части. если код хорошо написан и чисто решает проблему, его можно использовать; просто не давайте тому, что он написан ИИ, снизить ваши стандарты.
Самое важное - выяснить, *откуда* взялся код AI и имеешь ли ты право его использовать - это то, что большинство команд пропускают. Да, тщательный code review помогает ловить баги, но если он обучался на GPL-репозиториях или на чужой корпоративной IP, у тебя проблема посерьёзнее, чем упущенные edge case'ы. После того как это разобрано, относись к нему как к любому другому внешнему коду: прочитай внимательно (AI обожает правдоподобный бред), запусти тесты и не предполагай, что он обработает твои специфичные ограничения только потому, что выглядит презентабельно. Документация - тут это критично - если ты не понимаешь, что делает кусок кода, его туда не должно быть.
Ваш ответ
Войдите, чтобы ответить.