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  • 回答了问题 2025-05-15

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  • 回答了问题 2025-03-11

    什么样的代码让人一眼就能看出是AI写的？

    AI 生成的代码通常具有以下显著特征 过度工整，缺乏个性 AI 生成的代码通常遵循极其规范的编码风格，比如： • 变量命名高度描述性，例如 fetchUserDataFromAPI 而不是 getUserData • 代码块格式化得极为整齐，符合最佳实践但缺乏个性 • 代码注释过于详细，甚至有些啰嗦，像是解释显而易见的逻辑 代码结构过于通用 AI 生成的代码倾向于写得很“中庸”，像是在教科书里复制的示例，而不是针对特定业务需求的定制化代码。例如： • 过度封装：即使一个简单的功能，也会拆成多个函数，每个函数只做一件事 • 过分考虑异常处理，甚至在不需要的地方都加了 try-catch • 使用非常普遍的设计模式，例如工厂模式、观察者模式等，而不是符合实际需求的简单实现 代码风格前后一致，但不符合团队习惯 AI 代码的风格一般和 ESLint、Prettier 等工具完全一致，但如果团队里的人各有各的习惯，这种高度一致的代码就显得格格不入。比如： • AI 生成的 React 代码可能会始终使用 useCallback，即使它并不是必要的 • 会使用 forEach 或 map，而不是 for 循环，即使后者更适合特定情况 不太“聪明”，缺乏人类经验的优化 • 代码往往是“正确的”，但不一定是最优的。例如： • AI 可能会生成 O(n²) 复杂度的解法，而不去优化成 O(n log n) • 生成的 SQL 查询可能缺少索引优化 • 在 JavaScript 里，AI 可能会用 .filter().map() 而不是 .reduce() 直接完成任务 喜欢“教科书式”命名 • AI 的变量和函数命名一般不会出现随意缩写，比如不会用 usr，而是 user • 会使用 handleClickButton 这种冗长但直白的命名，而不是 onClick • 偏爱 getDataFromAPI 这类详细命名，而不是 fetchData 重复性代码较多 AI 生成代码时，有时会缺乏 DRY（Don’t Repeat Yourself）原则，导致一些逻辑在不同地方被重复写出，而没有提取公共函数。 对文档的引用特别“标准” AI 代码通常会在注释里附带官方文档链接，或者直接引用 MDN、Stack Overflow 里的代码风格，仿佛在做“标准答案”。 ⸻ 真实经历： 有一次我在 GitHub 上看到一个项目，代码特别工整，每个函数都有详细的 JSDoc 注释，变量命名超级清晰，几乎没有拼写错误。我查了提交记录，发现作者在短时间内提交了大量代码，而且提交信息很简洁，像是 AI 生成的代码直接复制粘贴进去的。最终，我用 AI 工具（GitHub Copilot）试着写了几行代码，发现风格几乎一模一样，验证了我的猜测。 总结：AI 生成的代码不是“错误的”，而是太“正确”了，缺乏人类开发者的灵活性和个性。如果你看见一段代码又标准、又工整、又“像是给新手看的教学代码”，那它可能就是 AI 写的！
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