Che aspetto ha il codice AI?

Che aspetto ha il codice AI?

Risposta breve: il codice assistito dall'intelligenza artificiale spesso risulta insolitamente ordinato e "da manuale": formattazione coerente, nomi generici, messaggi di errore educati e commenti che ribadiscono l'ovvio. Se manca di concretezza - linguaggio di dominio, vincoli complessi, casi limite - è un segnale d'allarme. Quando lo si integra nei pattern del repository e lo si testa rispetto ai rischi di produzione, diventa affidabile.

Punti chiave:

Controllo del contesto : se i termini di dominio, le forme dei dati e i vincoli non vengono riflessi, trattalo come rischioso.

Eccessiva rifinitura : un numero eccessivo di docstring, una struttura uniforme e nomi insipidi possono indicare una generazione generica.

Disciplina degli errori : prestare attenzione alle ampie eccezioni, agli errori ingoiati e alla registrazione vaga.

Rifinitura dell'astrazione : elimina gli helper e i livelli speculativi finché non rimane solo la versione corretta più piccola.

Test di realtà : aggiungi test di integrazione e di casi limite; mettono rapidamente in luce le ipotesi del “mondo pulito”.

Che aspetto ha il codice AI? Infografica

La codifica assistita dall'intelligenza artificiale è ormai ovunque ( Stack Overflow Developer Survey 2025 ; GitHub Octoverse (28 ottobre 2025) ). A volte è superba e ti fa risparmiare un pomeriggio. Altre volte è... sospettosamente rifinita, un po' generica, o "funziona" finché qualcuno non clicca sul pulsante che nessuno ha testato 🙃. Questo porta alla domanda che le persone continuano a porre nelle revisioni del codice, nelle interviste e nei messaggi privati:

Come si presenta il codice AI

La risposta diretta è: può sembrare qualsiasi cosa. Ma ci sono degli schemi: segnali deboli, non prove in tribunale. Immagina di indovinare se una torta proviene da una pasticceria o dalla cucina di qualcuno. La glassa potrebbe essere fin troppo perfetta, ma anche alcuni pasticceri casalinghi sono semplicemente terrificanti. Stessa atmosfera.

Di seguito è riportata una guida pratica per riconoscere le impronte digitali più comuni dell'IA, capire perché si verificano e, soprattutto, come trasformare il codice generato dall'IA in codice di cui ti fideresti in produzione ✅.

🔗 In che modo l'intelligenza artificiale prevede le tendenze?
Spiega l'apprendimento di modelli, segnali e previsioni nell'uso reale.

🔗 Come fa l'intelligenza artificiale a rilevare le anomalie?
Copre i metodi di rilevamento dei valori anomali e le comuni applicazioni aziendali.

🔗 Quanta acqua usa l'intelligenza artificiale?
Analizza l'impatto sull'uso dell'acqua nei data center e sulla formazione.

🔗 Cos'è il pregiudizio dell'IA?
Definisce le fonti di pregiudizio, i danni e i modi pratici per ridurli.

1) Innanzitutto, cosa intendono le persone quando parlano di "codice AI" 🤔

Quando la maggior parte delle persone parla di "codice AI", di solito intende uno di questi:

  • Codice redatto da un assistente AI a partire da un prompt (funzionalità, correzione di bug, refactoring).

  • Codice ampiamente completato tramite completamento automatico , in cui lo sviluppatore ha dato qualche suggerimento ma non è stato completamente autore.

  • Codice riscritto dall'intelligenza artificiale per "pulizia", ​​"prestazioni" o "stile".

  • Codice che sembra provenire da un'intelligenza artificiale, anche se non è così (questo accade più spesso di quanto la gente ammetta).

Ed ecco un punto chiave: l'intelligenza artificiale non ha un unico stile . Ha delle tendenze . Molte di queste tendenze derivano dal tentativo di essere generalmente corretta, generalmente leggibile e generalmente sicura... il che, ironicamente, può far sembrare il risultato un po' monotono.

2) Come appare il codice AI: le informazioni visive rapide 👀

Rispondiamo in modo semplice al titolo: come si presenta in genere il codice dell'intelligenza artificiale.

Spesso appare come un codice che è:

  • Molto "ordinato come un manuale" : rientro coerente, formattazione coerente, tutto coerente.

  • Verboso in modo neutro : molti commenti "utili" che non aiutano molto.

  • Sovra-generalizzato : progettato per gestire dieci scenari immaginari invece dei due reali.

  • Un po' troppo strutturato : funzioni di supporto extra, livelli extra, astrazione extra... come preparare i bagagli per un viaggio di fine settimana con tre valigie 🧳.

  • Manca l'imbarazzante collante dei casi limite che i sistemi reali accumulano (flag di funzionalità, stranezze legacy, vincoli scomodi) ( Martin Fowler: Feature Toggles ).

Ma anche - e lo ripeterò perché è importante - gli sviluppatori umani sanno benissimo scrivere così. Alcuni team lo impongono. Altri sono semplicemente dei maniaci dell'ordine. Lo dico con affetto 😅.

Quindi, invece di "individuare l'IA", è meglio chiedersi: questo codice si comporta come se fosse stato scritto con un contesto reale? Il contesto è dove l'IA spesso fallisce.

3) I cartelli della "valle perturbante" - quando è troppo pulito 😬

Il codice generato dall'intelligenza artificiale ha spesso una certa "lucidità". Non sempre, ma spesso.

Segnali comuni di "troppo pulito"

  • Ogni funzione ha una docstring, anche quando è ovvia.

  • Tutte le variabili hanno nomi gentili come result , data , items , payload , responseData .

  • Messaggi di errore ricorrenti che sembrano un manuale: "Si è verificato un errore durante l'elaborazione della richiesta".

  • Modelli uniformi in moduli non correlati , come se tutto fosse stato scritto dallo stesso attento bibliotecario.

Il sottile indizio

Il codice di intelligenza artificiale può sembrare progettato per un tutorial, non per un prodotto. È come... indossare un abito per dipingere una staccionata. Un'attività molto appropriata, ma leggermente sbagliata per l'outfit.

4) Cosa rende una buona versione del codice AI? ✅

Capovolgiamo la situazione. Perché l'obiettivo non è "catturare l'IA", ma "migliorare la qualità delle spedizioni"

Una buona versione del codice assistito dall'intelligenza artificiale è:

In altre parole, un ottimo codice di intelligenza artificiale sembra... scritto dal tuo team. O almeno, adottato correttamente dal tuo team. Come un cane da salvataggio che ora sa dov'è il divano 🐶.

5) La libreria di pattern: impronte digitali classiche dell'IA (e perché si verificano) 🧩

Ecco alcuni schemi che ho riscontrato ripetutamente nelle basi di codice basate sull'intelligenza artificiale, compresi quelli che ho personalmente ripulito. Alcuni sono corretti. Altri sono pericolosi. La maggior parte sono solo... segnali.

A) Controllo nullo eccessivamente difensivo ovunque

Vedrai strati di:

  • se x è None: restituisce ...

  • prova/eccetto Eccezione

  • più valori predefiniti di fallback

Perché: l'intelligenza artificiale cerca di evitare ampiamente gli errori di runtime.
Rischio: può nascondere errori reali e rendere il debugging poco efficace.

B) Funzioni helper generiche che non meritano la loro esistenza

Come:

  • elabora_dati()

  • gestire_richiesta()

  • convalida_input()

Perché: l'astrazione sembra "professionale".
Rischio: si finisce con funzioni che fanno tutto e non spiegano nulla.

C) Commenti che ribadiscono il codice

Esempio di energia:

  • “Incrementa i di 1”

  • “Restituisci la risposta”

Perché: l'intelligenza artificiale è stata addestrata per essere esplicativa.
Rischio: i commenti si deteriorano rapidamente e creano rumore.

D) Profondità di dettaglio incoerente

Una parte è super dettagliata, l'altra è misteriosamente vaga.

Perché: rapido spostamento dell'attenzione... o contesto parziale.
Rischio: i punti deboli si nascondono nelle zone vaghe.

E) Struttura sospettosamente simmetrica

Tutto segue lo stesso schema, anche quando la logica aziendale non dovrebbe farlo.

Perché: all'intelligenza artificiale piace ripetere forme già collaudate.
Rischio: i requisiti non sono simmetrici, sono irregolari, come la spesa mal confezionata 🍅📦.

6) Tabella comparativa: modi per valutare come tende ad apparire il codice AI 🧪

Di seguito è riportato un confronto pratico tra diversi toolkit. Non si tratta di "rilevatori di intelligenza artificiale", ma piuttosto di controlli di realtà del codice . Perché il modo migliore per identificare codice discutibile è testarlo, esaminarlo e osservarlo sotto pressione.

Strumento / Approccio Ideale per (pubblico) Prezzo Perché funziona (e una piccola particolarità)
Lista di controllo per la revisione del codice 📝 Squadre, dirigenti, senior Gratuito Obbliga a porre domande del tipo "perché"; coglie schemi generici... a volte sembra pignolo ( Google Engineering Practices: Code Review )
Test unitari + di integrazione ✅ Tutte le caratteristiche di spedizione Gratuito Rivela casi limite mancanti; il codice AI spesso non dispone di elementi di produzione ( Software Engineering presso Google: Unit Testing ; The Practical Test Pyramid )
Analisi statica / Linting 🔍 Squadre con standard Gratuito / A pagamento Segnala incongruenze; ​​tuttavia, non rileva bug di "idea sbagliata" ( documentazione ESLint ; scansione del codice GitHub CodeQL )
Controllo del tipo (ove applicabile) 🧷 Basi di codice più grandi Gratuito / A pagamento Espone forme di dati vaghe; può essere fastidioso ma ne vale la pena ( TypeScript: Controllo dei tipi statici ; documentazione mypy )
Modellazione delle minacce / Casi di abuso 🛡️ Team attenti alla sicurezza Gratuito L'intelligenza artificiale potrebbe ignorare l'uso avversario; questo la costringe a venire alla luce ( OWASP Threat Modeling Cheat Sheet )
Profilazione delle prestazioni ⏱️ Backend, lavoro ad alta intensità di dati Gratuito / A pagamento L'intelligenza artificiale può aggiungere cicli, conversioni e allocazioni extra: la profilazione non mente ( documentazione Python: The Python Profilers )
Dati di test focalizzati sul dominio 🧾 Prodotto + ingegneria Gratuito Il “test dell’olfatto” più veloce; dati falsi creano una falsa fiducia ( documentazione pytest fixtures )
Recensione/Guida dettagliata della coppia 👥 Mentoring + PR critiche Gratuito Chiedi all'autore di spiegare le scelte; il codice in stile AI spesso non ha una storia ( Software Engineering presso Google: Code Review )

Sì, la colonna "Prezzo" è un po' buffa, perché la parte costosa di solito è l'attenzione, non l'attrezzatura. L'attenzione costa... tutto 😵💫.

7) Indizi strutturali nel codice assistito dall'intelligenza artificiale 🧱

Se vuoi una risposta più approfondita su come tende ad apparire il codice dell'intelligenza artificiale, allontanati e osserva la struttura.

1) Denominazione tecnicamente corretta ma culturalmente sbagliata

L'intelligenza artificiale tende a scegliere nomi "sicuri" in molti progetti. Ma i team sviluppano il loro dialetto:

  • Tu lo chiami AccountId , l'IA lo chiama userId .

  • Tu lo chiami LedgerEntry , l'IA lo chiama transazione .

  • Tu lo chiami FeatureGate , lui lo chiama configFlag .

Niente di tutto ciò è "negativo", ma è un indizio che l'autore non ha vissuto a lungo nel tuo dominio.

2) Ripetizione senza riutilizzo o riutilizzo senza motivo

L'IA a volte:

  • ripete una logica simile in più punti perché non "ricorda" l'intero contesto del repository in una volta sola, oppure

  • impone il riutilizzo tramite astrazioni che consentono di risparmiare tre righe ma di spendere tre ore dopo.

Questo è il compromesso: meno scrittura ora, più riflessione dopo. E non sono sempre sicuro che sia un buon compromesso, immagino... dipende dalla settimana 😮💨.

3) Modularità “perfetta” che ignora i confini reali

Vedrai il codice suddiviso in moduli ordinati:

  • validatori/

  • servizi/

  • gestori/

  • utilità/

Ma i confini potrebbero non corrispondere alle giunture del sistema. Un essere umano tende a rispecchiare i punti critici dell'architettura. L'intelligenza artificiale tende a rispecchiare un diagramma ordinato.

8) Gestione degli errori: dove il codice AI diventa... scivoloso 🧼

La gestione degli errori è uno degli indicatori più importanti, perché richiede giudizio , non solo correttezza.

Modelli da tenere d'occhio

Che aspetto ha il bene

Una caratteristica tipicamente umana è scrivere un messaggio di errore che trasmette un po' di fastidio. Non sempre, ma lo riconosci quando lo vedi. I messaggi di errore dell'intelligenza artificiale sono spesso tranquilli come un'app di meditazione.

9) Casi limite e realtà del prodotto: il "grinta mancante" 🧠🪤

I sistemi reali sono disordinati. Gli output dell'intelligenza artificiale spesso non hanno questa consistenza.

Esempi di "grinta" che hanno i team:

  • Flag di funzionalità e implementazioni parziali ( Martin Fowler: Feature Toggles )

  • Trucchi per la compatibilità con le versioni precedenti

  • Strani timeout di terze parti

  • Dati legacy che violano il tuo schema

  • Problemi di incoerenza di maiuscole e minuscole, codifica o impostazioni locali

  • Regole aziendali che sembrano arbitrarie perché sono arbitrarie

L'intelligenza artificiale può gestire casi limite se glielo si comunica, ma se non li si include esplicitamente, spesso produce una soluzione "mondo pulito". I mondi puliti sono adorabili. Ma i mondi puliti non esistono.

Metafora un po' forzata: il codice dell'intelligenza artificiale è come una spugna nuova di zecca: non ha ancora assorbito i disastri in cucina. Ecco, l'ho detto 🧽. Non è il mio miglior lavoro, ma è vero.

10) Come far sì che il codice assistito dall'intelligenza artificiale sembri umano e, cosa ancora più importante, sia affidabile 🛠️✨

Se utilizzi l'intelligenza artificiale per scrivere codice (e molte persone lo fanno), puoi ottenere risultati notevolmente migliori adottando alcune abitudini.

A) Definisci i tuoi vincoli in anticipo

Invece di "Scrivi una funzione che...", prova:

  • input/output previsti

  • esigenze di prestazione

  • criterio di errore (genera, restituisce il tipo di risultato, log + errore?)

  • convenzioni di denominazione

  • modelli esistenti nel tuo repository

B) Chiedere compromessi, non solo soluzioni

Richiedi con:

  • “Fornisci due approcci e spiega i compromessi.”

  • "Cosa eviterei di fare qui e perché?"

  • "Dove questo inciderà sulla produzione?"

L'intelligenza artificiale è migliore quando la si costringe a pensare in termini di rischi.

C) Fagli eliminare il codice

Davvero. Chiedi:

  • “Rimuovere qualsiasi astrazione non necessaria.”

  • "Riducilo alla versione corretta più piccola."

  • "Quali parti sono speculative?"

L'intelligenza artificiale tende ad aggiungere. I grandi ingegneri tendono a sottrarre.

D) Aggiungere test che riflettano la realtà

Non solo:

  • “restituisce l'output atteso”

Ma:

Se non fai altro, fai questo. I test sono la macchina della verità e non gli importa chi ha scritto il codice 😌.

11) Note conclusive + breve riepilogo 🎯

Quindi, ecco come appare il codice di intelligenza artificiale : spesso appare pulito, generico, leggermente troppo esplicativo e un po' troppo ansioso di compiacere. Il "segnale" più evidente non è la formattazione o i commenti, ma la mancanza di contesto: nomi di dominio, casi limite poco pratici e scelte specifiche dell'architettura che derivano dalla convivenza con un sistema.

Breve riepilogo

  • Il codice AI non ha uno stile unico, ma spesso tende a essere ordinato, prolisso e troppo generico.

  • Il segnale migliore è se il codice riflette i tuoi reali vincoli e la grinta del prodotto.

  • Non ossessionarti con il rilevamento, ossessionati con la qualità: test, revisione, chiarezza e intento ( Google Engineering Practices: Code Review ; Software Engineering in Google: Unit Testing ).

  • L'intelligenza artificiale va bene come prima bozza. Non va bene come ultima bozza. È tutto il gioco.

E se qualcuno cerca di farti vergognare per l'uso dell'intelligenza artificiale, sinceramente... ignora il rumore. Produci semplicemente codice solido. Il codice solido è l'unica flessibilità che dura 💪🙂.

Domande frequenti

Come puoi sapere se il codice è stato scritto dall'intelligenza artificiale?

Il codice assistito dall'intelligenza artificiale appare spesso un po' troppo ordinato, quasi "da manuale": formattazione coerente, struttura uniforme, nomi generici (come data , items , result ) e messaggi di errore equilibrati e raffinati. Può anche arrivare con una selva di docstring o commenti che semplicemente ribadiscono una logica ovvia. Il segnale più evidente non è lo stile, ma l'assenza di concretezza: linguaggio di dominio, convenzioni di repository, vincoli scomodi e il collante dei casi limite che rende i sistemi resistenti.

Quali sono i principali segnali d'allarme nella gestione degli errori generati dall'intelligenza artificiale?

Prestare attenzione a errori di cattura di eccezioni estese ( eccetto Exception ), errori ingoiati che restituiscono silenziosamente valori predefiniti e log vaghi come "Si è verificato un errore". Questi schemi possono nascondere bug reali e rendere il debug insoddisfacente. Una gestione degli errori efficace è specifica, attuabile e contiene un contesto sufficiente (ID, input, stato) senza dover riversare dati sensibili nei log. Un approccio eccessivamente difensivo può essere rischioso quanto uno poco difensivo.

Perché il codice dell'intelligenza artificiale sembra spesso troppo elaborato o troppo astratto?

Una tendenza comune dell'intelligenza artificiale è quella di "sembrare professionale" aggiungendo funzioni di supporto, livelli e directory che anticipano scenari futuri ipotetici. Vedrete helper generici come process_data() o handle_request() e confini di modulo ben definiti che si adattano meglio a un diagramma rispetto alle cuciture del vostro sistema. Una soluzione pratica è la sottrazione: riducete i livelli speculativi fino a ottenere la versione corretta più piccola che corrisponda ai vostri requisiti, non a quelli che potreste ereditare in seguito.

Come si presenta un buon codice assistito dall'intelligenza artificiale in un repository reale?

Il miglior codice assistito dall'intelligenza artificiale si legge come se fosse stato creato dal tuo team: utilizza i termini del tuo dominio, si adatta alle tue forme di dati, segue i pattern del tuo repository e si allinea alla tua architettura. Riflette anche i tuoi rischi, oltre a percorsi felici, con test significativi e revisioni intenzionali. L'obiettivo non è "nascondere l'intelligenza artificiale", ma ancorare la bozza al contesto in modo che si comporti come codice di produzione.

Quali test smascherano più rapidamente le ipotesi di un “mondo pulito”?

I test di integrazione e i test edge-case tendono a rivelare rapidamente i problemi perché l'output dell'IA spesso presuppone input ideali e dipendenze prevedibili. Utilizzate fixture focalizzate sul dominio e includete input anomali, campi mancanti, errori parziali, timeout e concorrenza dove necessario. Se il codice include solo test unitari "happy-path", può sembrare corretto ma comunque fallire quando qualcuno preme l'unico pulsante non testato in produzione.

Perché i nomi scritti dall'intelligenza artificiale sembrano "tecnicamente corretti ma culturalmente sbagliati"?

L'intelligenza artificiale spesso sceglie nomi sicuri e generici che funzionano in molti progetti, ma i team sviluppano un dialetto specifico nel tempo. È così che si finisce con incongruenze come userId vs AccountId , o transaction vs LedgerEntry , anche quando la logica è corretta. Questa deriva nei nomi è un indizio che il codice non è stato scritto "mentre viveva all'interno" del tuo dominio e dei tuoi vincoli.

Vale la pena provare a rilevare il codice AI nelle revisioni del codice?

Di solito è più produttivo revisionare la qualità piuttosto che la paternità. Anche gli esseri umani possono scrivere codice pulito e ricco di commenti, e l'intelligenza artificiale può produrre bozze eccellenti se guidata. Invece di fare il detective, insistete sulla logica di progettazione e sui punti di probabile fallimento in produzione. Quindi convalidate con test, allineamento dell'architettura e disciplina degli errori. I test di pressione battono i test di vibrazione.

Come si stimola l'intelligenza artificiale affinché il codice risulti più affidabile?

Iniziate inserendo i vincoli in anticipo: input/output previsti, forme dei dati, esigenze di prestazioni, policy di errore, convenzioni di denominazione e pattern esistenti nel vostro repository. Chiedete compromessi, non solo soluzioni: "Dove si interromperà?" e "Cosa eviterei e perché?". Infine, forzate la sottrazione: ditegli di rimuovere le astrazioni non necessarie e di produrre la versione corretta più piccola prima di espandere qualsiasi cosa.

Riferimenti

  1. Stack Overflow - Sondaggio per gli sviluppatori di Stack Overflow 2025 - survey.stackoverflow.co

  2. GitHub - GitHub Octoverse (28 ottobre 2025) - github.blog

  3. Google - Google Engineering Practices: lo standard di revisione del codice - google.github.io

  4. Abseil - Ingegneria del software presso Google: Unit Test - abseil.io

  5. Abseil - Ingegneria del software presso Google: revisione del codice - abseil.io

  6. Abseil - Ingegneria del software su Google: test più ampi - abseil.io

  7. Martin Fowler - Martin Fowler: Toggle delle funzionalità - martinfowler.com

  8. Martin Fowler - La piramide dei test pratici - martinfowler.com

  9. OWASP - Foglio riassuntivo sulla modellazione delle minacce OWASP - cheatsheetseries.owasp.org

  10. OWASP - Foglio riassuntivo per la registrazione OWASP - cheatsheetseries.owasp.org

  11. OWASP - OWASP Top 10 2025: Errori di registrazione e avviso di sicurezza - owasp.org

  12. ESLint - Documentazione ESLint - eslint.org

  13. GitHub Docs - Scansione del codice GitHub CodeQL - docs.github.com

  14. TypeScript - TypeScript: Controllo statico dei tipi - www.typescriptlang.org

  15. mypy - documentazione mypy - mypy.readthedocs.io

  16. Python - Documentazione Python: I profiler Python - docs.python.org

  17. pytest - documentazione delle fixture pytest - docs.pytest.org

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

  19. Amazon Web Services - AWS Prescriptive Guidance: Riprova con backoff - docs.aws.amazon.com

  20. Amazon Web Services - AWS Builders' Library: Timeout, nuovi tentativi e backoff con jitter - aws.amazon.com

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