AI-generated код изглежда убедително. Syntax-ът е правилен, логиката изглежда разумна, коментарите са пълни. Но „изглежда правилно“ и „е правилно“ са различни неща — и разликата може да ти струва много.
Типичните проблеми
Hallucinated API-та — AI описва функции, които не съществуват в библиотеката. Outdated patterns — кодът е правилен за версия 2.x, но ти ползваш 4.x. Security vulnerabilities — SQL injection, неправилно escaping, хардкоднати credentials в примери. Race conditions в async код, които не се проявяват в тестова среда.
Моят checklist преди commit
1. Проверявам всеки external API call срещу официалната документация. 2. Стартирам статичен анализ — ESLint с security плъгини, Semgrep или equivalent. 3. За auth и data handling — задължителен manual review, без изключения. 4. Unit тестове за edge cases, особено за входни данни от потребителя.
Практическото правило
AI-generated код третирай като код от junior разработчик — ревюирай го, не го копирай сляпо. AI-ът не знае бизнес логиката ти, не знае какви данни реално получаваш и не носи отговорност за резултата. Ти носиш.
Инструментите са мощни — но критичното мислене над output-а им е незаменимо.