Hur ser AI-kod ut?

Hur ser AI-kod ut?

Kort svar: AI-assisterad kod läses ofta som ovanligt prydlig och "lärobok": konsekvent formatering, generisk namngivning, artiga felmeddelanden och kommentarer som upprepar det uppenbara. Om den saknar verklighetstro – domänspråk, obekväma begränsningar, edge-fall – är det ett varningstecken. När du förankrar den i dina repo-mönster och testar den mot produktionsrisker blir den pålitlig.

Viktiga slutsatser:

Kontextkontroll : Om domäntermer, dataformer och begränsningar inte återspeglas, behandla det som riskabelt.

Överpolering : Överdrivna docsträngar, enhetlig struktur och intetsägande namn kan signalera generering av generiska källor.

Feldisciplin : Se upp för breda undantagsfångster, svalt fel och vag loggning.

Abstraktionstrimning : Ta bort spekulativa hjälpare och lager tills endast den minsta korrekta versionen återstår.

Verklighetstester : Lägg till integrations- och kantfallstester; de avslöjar snabbt antaganden om en "ren värld".

Hur ser AI-kod ut? Infografik

AI-assisterad kodning finns överallt nu ( Stack Overflow Developer Survey 2025 ; GitHub Octoverse (28 oktober 2025) ). Ibland är det superbt och sparar dig en eftermiddag. Andra gånger är det… misstänkt polerat, lite generiskt, eller så "fungerar" det tills någon klickar på den enda knappen som ingen testat 🙃. Det leder till frågan som folk fortsätter att ställa i kodgranskningar, intervjuer och privata DM:

Hur AI-kod brukar se ut

Det direkta svaret är: det kan se ut som vad som helst. Men det finns mönster – svaga signaler, inte bevis från rättssalen. Tänk på det som att gissa om en kaka kommer från ett bageri eller någons kök. Glasyren kanske är för perfekt, men vissa hemmabagare är också helt enkelt skrämmande goda. Samma känsla.

Nedan följer en praktisk guide för att känna igen vanliga AI-fingeravtryck, förstå varför de uppstår och – viktigast av allt – hur man omvandlar AI-genererad kod till kod som du kan lita på i produktion ✅.

🔗 Hur förutspår AI trender?
Förklarar mönsterinlärning, signaler och prognoser i verklig användning.

🔗 Hur upptäcker AI avvikelser?
Täcker metoder för detektion av extremvärden och vanliga affärstillämpningar.

🔗 Hur mycket vatten använder AI?
Nedbryter datacenters vattenanvändning och utbildningspåverkan.

🔗 Vad är AI-bias?
Definierar källor till bias, skador och praktiska sätt att minska dem.

1) Först, vad folk menar när de säger ”AI-kod” 🤔

När de flesta säger "AI-kod" menar de vanligtvis något av dessa:

  • Kod utarbetad av en AI-assistent från en prompt (funktion, buggfix, omstrukturering).

  • Kod som i hög grad kompletterats av autokomplettering , där utvecklaren knuffade men inte redigerade helt.

  • Kod omskriven av AI för "upprensning", "prestanda" eller "stil".

  • Kod som ser ut som att den kommer från en AI även om den inte gjorde det (detta händer oftare än folk medger).

Och här är en viktig poäng: AI har inte en enda stil . Den har tendenser . Många av dessa tendenser kommer från att försöka vara i stort sett korrekt, i stort sett läsbar och i stort sett säker ... vilket ironiskt nog kan få resultatet att kännas lite likartat.

2) Hur AI-kod tenderar att se ut: den snabba visuella bilden visar 👀

Låt oss svara enkelt på rubriken: Hur AI-kod tenderar att se ut.

Ofta ser det ut som kod som är:

  • Väldigt "läroboksordligt" - konsekvent indentering, konsekvent formatering, konsekvent allting.

  • Utförlig på ett neutralt sätt - många "hjälpsamma" kommentarer som inte hjälper särskilt mycket.

  • Övergeneraliserad – byggd för att hantera tio imaginära scenarier istället för de två verkliga.

  • Något överstrukturerat - extra hjälpfunktioner, extra lager, extra abstraktion… som att packa inför en weekendresa med tre resväskor 🧳.

  • Saknar det obekväma limmet mellan olika edge-case-funktioner som verkliga system ackumulerar (funktionsflaggor, äldre egenheter, obekväma begränsningar) ( Martin Fowler: Feature Toggles ).

Men också – och jag kommer att fortsätta upprepa detta eftersom det är viktigt – mänskliga utvecklare kan absolut skriva så här också. Vissa team tillämpar det. Vissa människor är bara rena freaks. Jag säger det med kärlek 😅.

Så istället för att "kolla upp AI" är det bättre att fråga sig: beter sig den här koden som om den skrevs med verkligt sammanhang? Det är i kontexten som AI ofta misslyckas.

3) Skyltarna till "uncanny valley" - när det är för snyggt 😬

AI-genererad kod har ofta en viss "glans". Inte alltid, men ofta.

Vanliga "för snygga" signaler

  • Varje funktion har en docstring även när den är uppenbar.

  • Alla variabler har artiga namn som result , data , items , payload och responseData .

  • Konsekventa felmeddelanden som låter som en manual: ”Ett fel uppstod när begäran bearbetades.”

  • Enhetliga mönster över orelaterade moduler , som om allt skrevs av samma noggranna bibliotekarie.

Den subtila avslöjandet

AI-kod kan kännas som att den är designad för en handledning, inte en produkt. Det är som… att ha på sig kostym för att måla ett staket. Väldigt passande, lite fel aktivitet för outfiten.

4) Vad kännetecknar en bra version av AI-kod? ✅

Låt oss vända på det. För målet är inte att "fånga AI", utan att "skeppskvalitet"

En bra version av AI-assisterad kod är:

Med andra ord, bra AI-kod ser ut som… att ditt team skrev den. Eller åtminstone att ditt team anammade den ordentligt. Som en räddningshund som nu vet var soffan är 🐶.

5) Mönsterbiblioteket: klassiska AI-fingeravtryck (och varför de uppstår) 🧩

Här är mönster jag har sett upprepade gånger i AI-assisterade kodbaser – inklusive sådana jag personligen har rensat upp. Vissa av dessa är okej. Vissa är farliga. De flesta är bara… signaler.

A) Överdefensiv nollkontroll överallt

Du kommer att se lager av:

  • om x är Ingen: returnera ...

  • försök/utom undantag

  • flera standardinställningar

Varför: AI försöker undvika körtidsfel i stort.
Risk: Den kan dölja verkliga fel och göra felsökning otäck.

B) Generiska hjälpfunktioner som inte förtjänar sin existens

Som:

  • processdata()

  • handle_request()

  • validate_input()

Varför: abstraktion känns "professionell".
Risk: du får funktioner som gör allt och inte förklarar någonting.

C) Kommentarer som upprepar koden

Exempel energi:

  • "Öka i med 1"

  • "Returnera svaret"

Varför: AI tränades att vara förklarande.
Risk: kommentarer ruttnar snabbt och skapar brus.

D) Inkonsekvent detaljdjup

En del är superdetaljerad, en annan del är mystiskt vag.

Varför: snabb fokusförskjutning… eller ofullständig kontext.
Risk: svaga punkter döljer sig i de vaga områdena.

E) Misstänkt symmetrisk struktur

Allt följer samma skelett, även när affärslogik inte borde göra det.

Varför: AI gillar att upprepa beprövade former.
Risk: kraven är inte symmetriska – de är klumpiga, som dåligt packade matvaror 🍅📦.

6) Jämförelsetabell - sätt att utvärdera hur AI-kod tenderar att se ut 🧪

Nedan följer en praktisk jämförelse av verktygslådor. Inte "AI-detektorer", snarare som verklighetskontroller av kod . För det bästa sättet att identifiera tvivelaktig kod är att testa den, granska den och observera den under press.

Verktyg / Metod Bäst för (publik) Pris Varför det fungerar (och en liten egenhet)
Checklista för kodgranskning 📝 Lag, ledare, seniorer Gratis Tvingar fram "varför"-frågor; fångar generiska mönster ... känns ibland petigt ( Google Engineering Practices: Code Review )
Enhets- + integrationstester ✅ Alla som levererar funktioner Gratis-ish Avslöjar saknade edge-fall; AI-kod saknar ofta fixturer i produktion ( Software Engineering at Google: Unit Testing ; The Practical Test Pyramid )
Statisk analys / Linting 🔍 Lag med standarder Gratis / Betalt Flaggar inkonsekvenser; upptäcker dock inte "felaktiga idéer"-buggar ( ESLint-dokumentation ; GitHub CodeQL-kodskanning )
Typkontroll (där så är tillämpligt) 🧷 Större kodbaser Gratis / Betalt Exponerar vaga dataformer; kan vara irriterande men värt det ( TypeScript: Static Type Checking ; mypy-dokumentation )
Hotmodellering / Missbruksfall 🛡️ Säkerhetsmedvetna team Gratis AI kan ignorera fiendtlig användning; detta tvingar den fram i ljuset ( OWASP Threat Modeling Cheat Sheet )
Prestationsprofilering ⏱️ Backend, datatungt arbete Gratis / Betalt AI kan lägga till extra loopar, konverteringar, allokeringar - profilering ljuger inte ( Python-dokumentation: Python-profilerarna )
Domänfokuserade testdata 🧾 Produkt + teknik Gratis Det snabbaste "lukttestet"; falsk data skapar falskt förtroende ( dokumentation om pytest-fixturer )
Parrecension / Genomgång 👥 Mentorskap + kritiska PR-samtal Gratis Be författaren att förklara val; AI-liknande kod saknar ofta en berättelse ( Software Engineering at Google: Code Review )

Ja, kolumnen "Pris" är lite fånig - för den dyra delen är oftast uppmärksamhet, inte verktyg. Uppmärksamhet kostar... allt 😵💫.

7) Strukturella ledtrådar i AI-assisterad kod 🧱

Om du vill ha ett djupare svar på hur AI-kod tenderar att se ut, zooma ut och titta på strukturen.

1) Namngivning som är tekniskt korrekt men kulturellt felaktig

AI tenderar att välja namn som är "säkra" i många projekt. Men team utvecklar sin egen dialekt:

  • Du kallar det AccountId , AI:n kallar det userId .

  • Du kallar det LedgerEntry , AI:n kallar det transaktion .

  • Du kallar det FeatureGate , den kallar det configFlag .

Inget av detta är "dåligt", men det är en antydan om att författaren inte levde inom din domän länge.

2) Upprepning utan återanvändning, eller återanvändning utan anledning

AI ibland:

  • upprepar liknande logik på flera ställen eftersom den inte "kommer ihåg" hela repo-kontexten på en gång, eller

  • tvingar fram återanvändning genom abstraktioner som sparar tre rader men kostar tre timmar senare.

Det är bytet: mindre skrivande nu, mer tänkande senare. Och jag är inte alltid säker på att det är ett bra byte, antar jag... det beror på veckan 😮💨.

3) "Perfekt" modularitet som ignorerar verkliga gränser

Du kommer att se kod uppdelad i snygga moduler:

  • validatorer/

  • tjänster/

  • hanterare/

  • verktyg/

Men gränserna kanske inte stämmer överens med systemets sömmar. En människa tenderar att spegla arkitekturens smärtpunkter. AI tenderar att spegla ett snyggt diagram.

8) Felhantering - där AI-kod blir… hal 🧼

Felhantering är en av de största tecknen, eftersom det kräver omdöme , inte bara korrekthet.

Mönster att titta på

Hur bra ser ut

En mycket mänsklig egenskap är att skriva ett felmeddelande som är lite irriterat. Inte alltid, men man märker det när man ser det. AI-felmeddelanden är ofta lugna som en meditationsapp.

9) Kantfall och produktverklighet - den "saknade förmågan" 🧠🪤

Verkliga system är slarviga. AI-resultat saknar ofta den strukturen.

Exempel på "vilja" som team har:

  • Funktionsflaggor och delvisa utrullningar ( Martin Fowler: Funktionsväxlare )

  • Bakåtkompatibilitetsknep

  • Konstiga timeouts från tredje part

  • Äldre data som bryter mot ditt schema

  • Problem med inkonsekventa skiftlägen, kodning eller språkinställningar

  • Affärsregler som känns godtyckliga eftersom de är godtyckliga

AI kan hantera edge-fall om man berättar det, men om man inte uttryckligen inkluderar dem producerar det ofta en "ren värld"-lösning. Rena världar är underbara. Rena världar existerar inte heller.

Något ansträngd metafor inkommande: AI-kod är som en helt ny svamp - den har inte absorberat kökskatastroferna än. Där sa jag det 🧽. Inte mitt bästa verk, men det är sant i stort sett.

10) Hur man får AI-assisterad kod att kännas mänsklig – och ännu viktigare, vara pålitlig 🛠️✨

Om du använder AI för att skriva kod (vilket många gör) kan du göra resultatet dramatiskt bättre med några få vanor.

A) Introducera dina begränsningar i förväg

Istället för "Skriv en funktion som...", försök med:

  • förväntade input/output

  • prestationsbehov

  • felpolicy (höjning, returnerad resultattyp, logg + misslyckande?)

  • namngivningskonventioner

  • befintliga mönster i ditt repo

B) Be om avvägningar, inte bara lösningar

Uppmana med:

  • "Ange två tillvägagångssätt och förklara avvägningarna."

  • "Vad skulle du undvika att göra här och varför?"

  • "Var kommer detta att orsaka ett avbrott i produktionen?"

AI är bättre när man tvingar den att tänka i risker.

C) Få den att ta bort kod

Allvarligt talat. Fråga:

  • "Ta bort alla onödiga abstraktioner."

  • "Klipp ner detta till den minsta korrekta versionen."

  • "Vilka delar är spekulativa?"

AI tenderar att lägga till. Stora ingenjörer tenderar att subtrahera.

D) Lägg till tester som återspeglar verkligheten

Inte bara:

  • "returnerar förväntad produktion"

Men:

Om du inte gör något annat, gör det här. Tester är lögndetektorn, och de bryr sig inte om vem som skrev koden 😌.

11) Avslutande anteckningar + snabb sammanfattning 🎯

Så, hur AI-kod tenderar att se ut : den ser ofta ren, generisk, något överförklarad och lite för ivrig att tillfredsställa. Den större "sägen" är inte formatering eller kommentarer - det är saknad kontext: domännamn, obekväma edge-fall och arkitekturspecifika val som kommer av att leva med ett system.

Snabb sammanfattning

  • AI-kod är inte en enda stil, men den tenderar ofta att vara prydlig, utförlig och alltför generell.

  • Den bästa signalen är om koden återspeglar dina verkliga begränsningar och produktkänsla.

  • Var inte besatt av upptäckt – var besatt av kvalitet: tester, granskning, tydlighet och avsikt ( Google Engineering Practices: Kodgranskning ; Programvaruutveckling på Google: Enhetstestning ).

  • AI fungerar bra som ett första utkast. Det fungerar inte som ett sista utkast. Det är hela grejen.

Och om någon försöker skämma ut dig för att du använder AI, ärligt talat... ignorera oväsendet. Leverera bara gedigen kod. Gedigen kod är den enda flexibiliteten som varar 💪🙂.

Vanliga frågor

Hur kan man avgöra om koden är skriven av AI?

AI-assisterad kod ser ofta lite för prydlig ut, nästan som en "lärobok": konsekvent formatering, enhetlig struktur, generiska namn (som data , items , result ) och jämna, polerade felmeddelanden. Den kan också komma med en mängd dokumentsträngar eller kommentarer som helt enkelt upprepar uppenbar logik. Den större signalen är inte stil - det är avsaknaden av obefintlig kod: domänspråk, repokonventioner, obekväma begränsningar och det lim som gör att systemen håller.

Vilka är de största varningssignalerna vid hantering av AI-genererade fel?

Var uppmärksam på breda undantagsfångster ( förutom Exception ), slukade fel som i tysthet returnerar standardvärden och vag loggning som "Ett fel inträffade". Dessa mönster kan dölja verkliga buggar och göra felsökning besvärlig. Stark felhantering är specifik, handlingsbar och innehåller tillräckligt med kontext (ID:n, indata, tillstånd) utan att dumpa känslig data i loggar. Överdefensivt kan vara lika riskabelt som underdefensivt.

Varför känns AI-kod ofta överkonstruerad eller överabstraherad?

En vanlig AI-tendens är att "se professionell ut" genom att lägga till hjälpfunktioner, lager och kataloger som förutser hypotetiska framtider. Du kommer att se generiska hjälpfunktioner som process_data() eller handle_request() och snygga modulgränser som passar ett diagram mer än ditt systems sömmar. En praktisk lösning är subtraktion: trimma spekulativa lager tills du har den minsta korrekta versionen som matchar de krav du har, inte de du kan ärva senare.

Hur ser bra AI-assisterad kod ut i ett riktigt repo?

Den bästa AI-assisterade koden läses som om ditt team gjorde anspråk på den: den använder dina domäntermer, matchar dina dataformer, följer dina repositorymönster och anpassar sig till din arkitektur. Den återspeglar också dina risker – bortom lyckliga vägar – med meningsfulla tester och avsiktlig granskning. Målet är inte att "dölja AI", utan att förankra utkastet i kontexten så att det beter sig som produktionskod.

Vilka tester avslöjar antaganden om en "ren värld" snabbast?

Integrationstester och edge-case-tester tenderar att avslöja problem snabbt eftersom AI-utdata ofta antar ideala indata och förutsägbara beroenden. Använd domänfokuserade fixturer och inkludera konstiga indata, saknade fält, partiella fel, timeouts och samtidighet där det är relevant. Om koden bara har happy-path-enhetstester kan den se korrekt ut men ändå misslyckas när någon trycker på den enda otestade knappen i produktion.

Varför känns AI-skrivna namn "tekniskt korrekta men kulturellt fel"?

AI väljer ofta säkra, generiska namn som fungerar i många projekt, men team utvecklar en specifik dialekt över tid. Det är så man får skillnader som userId vs AccountId , eller transaction vs LedgerEntry , även när logiken är korrekt. Denna namngivningsavvikelse är en ledtråd till att koden inte skrevs medan den "levde inuti" din domän och dina begränsningar.

Är det värt att försöka upptäcka AI-kod i kodgranskningar?

Det är oftast mer produktivt att granska kvaliteten än att kontrollera författarskap. Människor kan också skriva ren, överkommenterad kod, och AI kan producera utmärkta utkast när de vägleds. Istället för att leka detektiv, fokusera på designens logik och de punkter där det sannolikt går fel i produktionen. Validera sedan med tester, arkitekturjustering och feldisciplin. Trycktestning är bättre än vibrationstestning.

Hur uppmanar man AI så att koden blir mer tillförlitlig?

Börja med att injicera begränsningar i förväg: förväntade indata/utdata, dataformer, prestandabehov, felpolicy, namngivningskonventioner och befintliga mönster i ditt repo. Be om avvägningar, inte bara lösningar - "Var kommer detta att brytas?" och "Vad skulle du undvika och varför?" Slutligen, tvinga fram subtraktion: be den att ta bort onödig abstraktion och producera den minsta korrekta versionen innan du expanderar något.

Referenser

  1. Stack Overflow - Stack Overflow-utvecklarundersökning 2025 - survey.stackoverflow.co

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

  3. Google - Googles tekniska praxis: Standarden för kodgranskning - google.github.io

  4. Abseil - Software Engineering på Google: Unit Testing - abseil.io

  5. Abseil - Programvaruutveckling på Google: Kodgranskning - abseil.io

  6. Abseil - Software Engineering på Google: Larger Testing - abseil.io

  7. Martin Fowler - Martin Fowler: Funktionsväxlare - martinfowler.com

  8. Martin Fowler - Den praktiska testpyramiden - martinfowler.com

  9. OWASP - OWASP hotmodelleringsfuskblad - cheatsheetseries.owasp.org

  10. OWASP - OWASP-loggningsfuskblad - cheatsheetseries.owasp.org

  11. OWASP - OWASP Topp 10 2025: Säkerhetsloggning och varningsfel - owasp.org

  12. ESLint - ESLint-dokumentation - eslint.org

  13. GitHub-dokumentation - GitHub CodeQL-kodskanning - docs.github.com

  14. TypeScript - TypeScript: Statisk typkontroll - www.typescriptlang.org

  15. mypy - mypy-dokumentation - mypy.readthedocs.io

  16. Python - Python-dokumentation: Python-profilerarna - docs.python.org

  17. pytest - pytest-fixturer dokumentation - docs.pytest.org

  18. Pylint - Pylint-dokumentation: bara-utom - pylint.pycqa.org

  19. Amazon Web Services - AWS preskriptiv vägledning: Försök igen med backoff - docs.aws.amazon.com

  20. Amazon Web Services - AWS Builders' Library: Timeouts, återförsök och backoff med jitter - aws.amazon.com

Hitta den senaste AI:n i den officiella AI-assistentbutiken

Om oss

Tillbaka till bloggen