Jak wygląda kod AI?

Jak wygląda kod AI?

Krótka odpowiedź: Kod wspomagany sztuczną inteligencją często wydaje się niezwykle uporządkowany i „podręcznikowy”: spójne formatowanie, ogólne nazewnictwo, uprzejme komunikaty o błędach i komentarze powtarzające oczywiste fakty. Jeśli brakuje mu realnej rzetelności – języka domenowego, niewygodnych ograniczeń, przypadków skrajnych – to znak ostrzegawczy. Po zakotwiczeniu go we wzorcach repozytoriów i przetestowaniu pod kątem ryzyka produkcyjnego staje się godny zaufania.

Najważniejsze wnioski:

Weryfikacja kontekstu : Jeśli terminy domeny, kształty danych i ograniczenia nie są uwzględnione, traktuj to jako ryzykowne.

Nadmierne dopracowanie : Nadmierna ilość dokumentacji, jednolita struktura i nijakie nazwy mogą być sygnałem generowania generycznych treści.

Dyscyplina błędów : uważaj na szerokie wychwytywanie wyjątków, pomijanie błędów i niejasne rejestrowanie.

Przycinanie abstrakcji : Usuń spekulatywne pomocniki i warstwy, aż pozostanie tylko najmniejsza poprawna wersja.

Testy rzeczywistości : Dodaj testy integracyjne i testy skrajnych przypadków; szybko ujawniają założenia „czystego świata”.

Jak wygląda kod AI? Infografika

Kodowanie wspomagane sztuczną inteligencją jest teraz wszechobecne ( ankieta dla programistów Stack Overflow 2025 ; GitHub Octoverse (28 października 2025) ). Czasami jest doskonałe i pozwala zaoszczędzić popołudnie. Innym razem jest… podejrzanie dopracowane, nieco generyczne lub „działa”, dopóki ktoś nie kliknie tego jednego przycisku, którego nikt nie testował 🙃. To prowadzi do pytania, które ludzie wciąż zadają podczas recenzji kodu, wywiadów i prywatnych wiadomości:

Jak wygląda kod AI

Odpowiedź brzmi: może wyglądać jak cokolwiek. Ale istnieją pewne wzorce – delikatne sygnały, a nie dowody w sądzie. Wyobraź sobie, że próbujesz zgadnąć, czy ciasto pochodzi z piekarni, czy z czyjejś kuchni. Lukier może być zbyt idealny, ale niektóre domowe wypieki są po prostu przerażająco dobre. Ten sam klimat.

Poniżej znajdziesz praktyczny przewodnik dotyczący rozpoznawania typowych odcisków palców sztucznej inteligencji (AI), zrozumienia, dlaczego powstają, a także – co najważniejsze – jak przekształcić kod generowany przez AI w kod, któremu zaufasz w środowisku produkcyjnym ✅.

🔗 W jaki sposób sztuczna inteligencja przewiduje trendy?
Wyjaśnia zasady uczenia się wzorców, sygnałów i prognozowania w praktyce.

🔗 W jaki sposób sztuczna inteligencja wykrywa anomalie?
Omówiono metody wykrywania wartości odstających i typowe zastosowania biznesowe.

🔗 Ile wody zużywa AI?
Analizuje zużycie wody w centrach danych oraz wpływ szkoleń.

🔗 Czym jest stronniczość sztucznej inteligencji?
Definiuje źródła uprzedzeń, szkody i praktyczne sposoby ich ograniczania.

1) Po pierwsze, co ludzie mają na myśli mówiąc „kod AI” 🤔

Kiedy większość ludzi mówi „kod AI”, zazwyczaj mają na myśli jedno z poniższych:

  • Kod tworzony przez asystenta AI na podstawie monitu (funkcja, poprawka błędu, refaktoryzacja).

  • Kod został w dużej mierze uzupełniony przez funkcję autouzupełniania , podczas gdy programista wprowadzał zmiany, ale nie był ich autorem.

  • Kod przepisany przez sztuczną inteligencję w celu „czyszczenia”, „wydajności” lub „stylu”.

  • Kod, który wygląda, jakby pochodził od sztucznej inteligencji, nawet jeśli tak nie jest (zdarza się to częściej, niż ludzie przyznają).

I oto kluczowa kwestia: sztuczna inteligencja nie ma jednego stylu . Ma tendencje . Wiele z nich wynika z dążenia do bycia ogólnie poprawnym, ogólnie czytelnym i ogólnie bezpiecznym… co, paradoksalnie, może sprawiać, że wyniki wydają się nieco monotonne.

2) Jak wygląda kod AI: szybki podgląd wizualny pokazuje 👀

Odpowiedzmy wprost na pytanie zadane w tytule: Jak wygląda kod sztucznej inteligencji?

Często wygląda to jak kod, który jest:

  • Bardzo „podręcznikowy porządek” – spójne wcięcia, spójne formatowanie, spójne wszystko.

  • Wielosłowny, ale neutralny – mnóstwo „pomocnych” komentarzy, które nie są zbyt pomocne.

  • Zbyt uogólniony - stworzony do obsługi dziesięciu wyimaginowanych scenariuszy zamiast dwóch rzeczywistych.

  • Nieco przesadnie ustrukturyzowane - dodatkowe funkcje pomocnicze, dodatkowe warstwy, dodatkowa abstrakcja... jak pakowanie się na weekendowy wyjazd z trzema walizkami 🧳.

  • Brakuje niewygodnego, skrajnego spoiwa, które gromadzi się w prawdziwych systemach (flagi funkcji, dziwactwa starszych wersji, niewygodne ograniczenia) ( Martin Fowler: Przełączanie funkcji ).

Ale też – i będę to powtarzać, bo to ważne – ludzcy programiści też mogą tak pisać. Niektóre zespoły to egzekwują. Niektórzy to po prostu pedantyczni pedanci. Mówię to z miłością 😅.

Zamiast więc „dostrzegać sztuczną inteligencję”, lepiej zadać sobie pytanie: czy ten kod zachowuje się tak, jakby został napisany w prawdziwym kontekście? Kontekst to obszar, w którym sztuczna inteligencja często zawodzi.

3) Znaki „doliny niepokoju” – kiedy jest za czysto 😬

Kod generowany przez sztuczną inteligencję często ma pewien „połysk”. Nie zawsze, ale często.

Typowe sygnały „zbyt schludne”

  • Każda funkcja ma docstring, nawet jeśli jest to oczywiste.

  • Wszystkie zmienne mają uprzejme nazwy, takie jak result , data , items , payload , responseData .

  • Ciągłe komunikaty o błędach , które brzmią jak instrukcja: „Wystąpił błąd podczas przetwarzania żądania”.

  • Jednolite wzory w niezwiązanych ze sobą modułach , jakby wszystko zostało napisane przez tego samego, starannego bibliotekarza.

Subtelny podarunek

Kod AI może sprawiać wrażenie, jakby został zaprojektowany do samouczka, a nie do produktu. To jak… założenie garnituru do pomalowania płotu. Bardzo porządne, choć nieco nietrafione ćwiczenie w tym stroju.

4) Co sprawia, że ​​kod AI jest dobry? ✅

Odwróćmy to. Bo celem nie jest „złapanie sztucznej inteligencji”, ale „wyprodukowanie wysokiej jakości”

Dobrą wersją kodu wspomaganego przez sztuczną inteligencję jest:

Innymi słowy, świetny kod AI wygląda tak, jakby… napisał go Twój zespół. A przynajmniej Twój zespół go odpowiednio zaadaptował. Jak pies ze schroniska, który teraz wie, gdzie jest kanapa 🐶.

5) Biblioteka wzorców: klasyczne odciski palców AI (i dlaczego powstają) 🧩

Oto wzorce, które wielokrotnie widziałem w bazach kodu wspomaganych przez sztuczną inteligencję – w tym te, które osobiście usunąłem. Niektóre z nich są w porządku. Niektóre są niebezpieczne. Większość to po prostu… sygnały.

A) Nadmiernie defensywne sprawdzanie wartości null wszędzie

Zobaczysz warstwy:

  • jeśli x jest równe None: zwróć ...

  • wyjątek try/except

  • wiele domyślnych ustawień zapasowych

Dlaczego: Sztuczna inteligencja stara się unikać błędów w czasie wykonywania.
Ryzyko: Może ukryć rzeczywiste błędy i utrudnić debugowanie.

B) Ogólne funkcje pomocnicze, które nie zasługują na swoje istnienie

Tak jak:

  • przetwórz_dane()

  • handle_request()

  • walidacja_danych wejściowych()

Dlaczego: abstrakcja wydaje się „profesjonalna”.
Ryzyko: otrzymasz funkcje, które robią wszystko i niczego nie wyjaśniają.

C) Komentarze, które powtarzają kod

Przykładowa energia:

  • „Zwiększ i o 1”

  • „Zwróć odpowiedź”

Dlaczego: Sztuczna inteligencja została wyszkolona do wyjaśniania.
Ryzyko: komentarze szybko się psują i generują szum.

D) Niespójna głębia szczegółów

Jedna część jest bardzo szczegółowa, druga zaś jest tajemniczo niejasna.

Dlaczego: szybkie odejście od tematu… lub częściowy kontekst.
Ryzyko: słabe punkty kryją się w niejasnych obszarach.

E) Podejrzanie symetryczna struktura

Wszystko jest oparte na tym samym szkielecie, nawet jeśli logika biznesowa nie powinna być taka sama.

Dlaczego: AI lubi powtarzać sprawdzone kształty.
Ryzyko: wymagania nie są symetryczne – są nierówne, jak źle zapakowane zakupy 🍅📦.

6) Tabela porównawcza – sposoby oceny, jak zazwyczaj wygląda kod AI 🧪

Poniżej znajduje się praktyczne porównanie narzędzi. Nie chodzi o „detektory sztucznej inteligencji”, ale raczej o weryfikację kodu pod kątem realizmu . Ponieważ najlepszym sposobem na identyfikację wątpliwego kodu jest jego przetestowanie, przejrzenie i obserwacja pod presją.

Narzędzie / Podejście Najlepsze dla (publiczności) Cena Dlaczego to działa (i mała ciekawostka)
Lista kontrolna przeglądu kodu 📝 Zespoły, liderzy, seniorzy Bezpłatny Zmusza do stawiania pytań „dlaczego”, wychwytuje ogólne wzorce… czasami wydaje się drobiazgowe ( Google Engineering Practices: Code Review )
Testy jednostkowe + integracyjne ✅ Wszyscy wysyłają funkcje Wolny Ujawnia brakujące przypadki brzegowe; kod AI często nie zawiera elementów wyposażenia produkcyjnego ( Inżynieria oprogramowania w Google: Testowanie jednostkowe ; Piramida testów praktycznych )
Analiza statyczna / Linting 🔍 Zespoły ze standardami Bezpłatne / Płatne Niespójności flag; nie wykryje jednak błędów typu „błędny pomysł” ( dokumentacja ESLint , skanowanie kodu CodeQL w GitHub )
Sprawdzanie typu (jeśli dotyczy) 🧷 Większe bazy kodów Bezpłatne / Płatne Ujawnia niejasne kształty danych; może to być denerwujące, ale warte zachodu ( TypeScript: Static Type Checking ; dokumentacja mypy )
Modelowanie zagrożeń / przypadki nadużyć 🛡️ Zespoły dbające o bezpieczeństwo Bezpłatny Sztuczna inteligencja może ignorować działania przeciwników, co zmusza ją do wychodzenia na światło dzienne ( Karta informacyjna OWASP Threat Modeling Cheat Sheet )
Profilowanie wydajności ⏱️ Praca w tle, wymagająca dużej ilości danych Bezpłatne / Płatne Sztuczna inteligencja może dodawać dodatkowe pętle, konwersje i alokacje – profilowanie nie kłamie ( dokumentacja języka Python: The Python Profilers )
Dane testowe skoncentrowane na domenie 🧾 Produkt + inżynieria Bezpłatny Najszybszy „test zapachu”; fałszywe dane tworzą fałszywą pewność siebie ( dokumentacja pytest fixtures )
Recenzja pary / Przewodnik 👥 Mentoring + krytyczne PR-y Bezpłatny Poproś autora o wyjaśnienie swoich wyborów; kod w stylu sztucznej inteligencji często nie ma historii ( Inżynieria oprogramowania w Google: Code Review )

No tak, kolumna „Cena” jest trochę dziwna – bo najdroższa część to zazwyczaj uwaga, a nie narzędzia. Uwaga kosztuje… wszystko 😵💫.

7) Wskazówki strukturalne w kodzie wspomaganym przez sztuczną inteligencję 🧱

Jeśli chcesz uzyskać głębszą odpowiedź na pytanie, jak zazwyczaj wygląda kod AI, oddal obraz i spójrz na strukturę.

1) Nadawanie nazw technicznie poprawnych, ale kulturowo błędnych

Sztuczna inteligencja ma tendencję do wybierania nazw, które są „bezpieczne” w wielu projektach. Zespoły jednak rozwijają swój własny dialekt:

  • Ty nazywasz to AccountId , sztuczna inteligencja nazywa to userId .

  • Ty nazywasz to LedgerEntry , sztuczna inteligencja nazywa to transakcją .

  • Ty nazywasz to FeatureGate , ono nazywa to configFlag .

Nic z tego nie jest „złe”, ale wskazuje to, że autor nie przebywał długo w Twojej domenie.

2) Powtarzanie bez ponownego użycia lub ponowne użycie bez powodu

AI czasami:

  • powtarza podobną logikę w wielu miejscach, ponieważ nie „pamięta” całego kontekstu repozytorium za jednym razem lub

  • wymusza ponowne użycie poprzez abstrakcje, które oszczędzają trzy linie, ale kosztują trzy godziny później.

O to właśnie chodzi: mniej pisania teraz, więcej myślenia później. I nie zawsze jestem pewien, czy to dobra wymiana, jak sądzę… zależy od tygodnia 😮💨.

3) „Doskonała” modułowość, która ignoruje rzeczywiste granice

Zobaczysz kod podzielony na przejrzyste moduły:

  • walidatorzy/

  • usługi/

  • osoby obsługujące/

  • narzędzia/

Ale granice mogą nie pokrywać się ze szwem Twojego systemu. Człowiek ma tendencję do odzwierciedlania bolączek architektury. Sztuczna inteligencja ma tendencję do odzwierciedlania uporządkowanego diagramu.

8) Obsługa błędów – gdzie kod AI staje się… śliski 🧼

Obsługa błędów jest jedną z najważniejszych cech, ponieważ wymaga osądu , a nie tylko poprawności.

Wzory do obserwacji

Jak wygląda dobro

Bardzo ludzką cechą jest pisanie komunikatu o błędzie, który jest lekko irytujący. Nie zawsze, ale rozpoznajesz to, gdy go widzisz. Komunikaty o błędach AI są często spokojne, jak aplikacja do medytacji.

9) Przypadki skrajne i rzeczywistość produktu – „brakująca ziarnistość” 🧠🪤

Prawdziwe systemy są nieuporządkowane. Wyniki sztucznej inteligencji często nie mają tej struktury.

Przykłady „determinacji” zespołów:

  • Flagi funkcji i częściowe wdrożenia ( Martin Fowler: Przełączniki funkcji )

  • Haki zapewniające wsteczną kompatybilność

  • Dziwne przekroczenia limitu czasu przez osoby trzecie

  • Dane starsze, które naruszają Twój schemat

  • Niespójna wielkość liter, kodowanie lub problemy z ustawieniami regionalnymi

  • Zasady biznesowe, które wydają się arbitralne, ponieważ są arbitralne

Sztuczna inteligencja potrafi poradzić sobie z przypadkami brzegowymi, jeśli jej na to pozwolisz, ale jeśli nie uwzględnisz ich wprost, często tworzy rozwiązanie w stylu „czystego świata”. Czyste światy są wspaniałe. Ale czyste światy po prostu nie istnieją.

Nadchodzi nieco naciągana metafora: kod AI jest jak zupełnie nowa gąbka – jeszcze nie wchłonęła kuchennych katastrof. No i dobrze, powiedziałem 🧽. Nie moje najlepsze dzieło, ale jest w miarę prawdziwe.

10) Jak sprawić, by kod wspomagany sztuczną inteligencją sprawiał wrażenie ludzkiego, a co ważniejsze, by był niezawodny 🛠️✨

Jeśli używasz sztucznej inteligencji do pisania kodu (a robi to wiele osób), możesz znacznie poprawić jakość wyników, stosując kilka nawyków.

A) Wprowadź ograniczenia na początku

Zamiast „Napisz funkcję, która…” spróbuj:

  • oczekiwane dane wejściowe/wyjściowe

  • potrzeby wydajnościowe

  • polityka błędów (podniesienie, zwrócenie typu wyniku, logowanie + błąd?)

  • konwencje nazewnictwa

  • istniejące wzorce w Twoim repozytorium

B) Pytaj o kompromisy, a nie tylko o rozwiązania

Monituj za pomocą:

  • „Podaj dwa podejścia i wyjaśnij kompromisy.”

  • „Czego byś tu unikał i dlaczego?”

  • „Gdzie nastąpi ta przerwa w produkcji?”

Sztuczna inteligencja działa lepiej, gdy zmusisz ją do myślenia o ryzyku.

C) Spraw, aby usunięto kod

Serio. Zapytaj:

  • „Usuń wszelkie niepotrzebne abstrakcje.”

  • „Zredukuj to do najmniejszej poprawnej wersji.”

  • „Które części są spekulatywne?”

Sztuczna inteligencja ma tendencję do dodawania. Świetni inżynierowie mają tendencję do odejmowania.

D) Dodaj testy odzwierciedlające rzeczywistość

Nie tylko:

  • „zwraca oczekiwany wynik”

Ale:

Jeśli nic innego nie zrobisz, zrób to. Testy to wykrywacz kłamstw i nie obchodzi ich, kto napisał kod 😌.

11) Uwagi końcowe + krótkie podsumowanie 🎯

Kod AI wygląda więc : często jest przejrzysty, generyczny, nieco przekombinowany i nieco zbyt nachalny. Najważniejszym „znakiem rozpoznawczym” nie jest formatowanie ani komentarze, ale brak kontekstu: nazewnictwo domen, nietypowe przypadki skrajne i wybory specyficzne dla architektury, wynikające z życia w systemie.

Krótkie podsumowanie

  • Kod sztucznej inteligencji nie ma jednego stylu, ale często jest uporządkowany, rozwlekły i zbyt ogólny.

  • Najlepszym sygnałem jest to, czy kod odzwierciedla rzeczywiste ograniczenia i specyfikę produktu.

  • Nie przejmuj się zbytnio wykrywaniem — przejmuj się jakością: testami, przeglądem, przejrzystością i intencją ( Google Engineering Practices: przegląd kodu ; inżynieria oprogramowania w Google: testowanie jednostkowe ).

  • Sztuczna inteligencja jest dobra jako pierwszy szkic. Nie jest dobra jako ostatni. Na tym polega cała gra.

A jeśli ktoś próbuje cię zawstydzić za używanie sztucznej inteligencji, szczerze mówiąc… zignoruj ​​ten szum. Po prostu publikuj solidny kod. Solidny kod to jedyna elastyczność, która się nie starzeje 💪🙂.

Często zadawane pytania

Jak można stwierdzić, czy kod został napisany przez sztuczną inteligencję?

Kod wspomagany przez sztuczną inteligencję często wygląda na zbyt schludny, wręcz „podręcznikowy”: spójne formatowanie, jednolita struktura, ogólne nazewnictwo (takie jak „data” , „items” , „result ”) i dopracowane, klarowne komunikaty o błędach. Może się również pojawić z gąszczem docstringów lub komentarzy, które po prostu powtarzają oczywistą logikę. Większym sygnałem nie jest styl, ale brak typowej dla środowiska „naturalnej” szorstkości: języka domenowego, konwencji repozytoriów, niewygodnych ograniczeń i „kleju” przypadków skrajnych, który sprawia, że ​​systemy się trzymają.

Jakie są największe sygnały ostrzegawcze w obsłudze błędów generowanej przez sztuczną inteligencję?

Uważaj na szeroko pojęte przechwytywanie wyjątków ( z wyjątkiem Exception ), potajemne błędy, które po cichu zwracają wartości domyślne, oraz niejasne komunikaty w logach, takie jak „Wystąpił błąd”. Takie wzorce mogą ukrywać prawdziwe błędy i utrudniać debugowanie. Silna obsługa błędów jest konkretna, praktyczna i zawiera wystarczający kontekst (identyfikatory, dane wejściowe, stan) bez zaśmiecania logów poufnymi danymi. Nadmierna defensywa może być równie ryzykowna, jak niedostateczna.

Dlaczego kod sztucznej inteligencji często sprawia wrażenie przekombinowanego i zbyt abstrakcyjnego?

Częstą tendencją w AI jest „wyglądanie profesjonalnie” poprzez dodawanie funkcji pomocniczych, warstw i katalogów, które przewidują hipotetyczne scenariusze w przyszłości. Zobaczysz ogólne funkcje pomocnicze, takie jak process_data() lub handle_request() , oraz przejrzyste granice modułów, które lepiej pasują do diagramu niż do szwów systemu. Praktycznym rozwiązaniem jest odejmowanie: przycinaj warstwy spekulacyjne, aż uzyskasz najmniejszą poprawną wersję, która spełnia Twoje wymagania, a nie te, które możesz odziedziczyć później.

Jak wygląda dobry kod wspomagany przez sztuczną inteligencję w prawdziwym repozytorium?

Najlepszy kod wspomagany sztuczną inteligencją brzmi tak, jakby należał do Twojego zespołu: wykorzystuje terminologię Twojej domeny, dopasowuje się do Twoich kształtów danych, podąża za wzorcami w Twoim repozytorium i jest zgodny z Twoją architekturą. Odzwierciedla również Twoje ryzyko – wykraczając poza bezpieczne ścieżki – dzięki sensownym testom i celowemu przeglądowi. Celem nie jest „ukrycie sztucznej inteligencji”, lecz zakotwiczenie szkicu w kontekście, aby zachowywał się jak kod produkcyjny.

Które testy najszybciej ujawniają założenia „czystego świata”?

Testy integracyjne i testy skrajnych przypadków często szybko ujawniają problemy, ponieważ dane wyjściowe AI często zakładają idealne dane wejściowe i przewidywalne zależności. Używaj specyfikacji domenowych i uwzględniaj nietypowe dane wejściowe, brakujące pola, częściowe awarie, przekroczenia limitu czasu i współbieżność tam, gdzie to istotne. Jeśli kod zawiera tylko testy jednostkowe z happy path, może wyglądać poprawnie, a mimo to generować błędy, gdy ktoś naciśnie jedyny nieprzetestowany przycisk na produkcji.

Dlaczego nazwy tworzone przez sztuczną inteligencję wydają się „technicznie poprawne, ale kulturowo błędne”?

Sztuczna inteligencja często wybiera bezpieczne, ogólne nazwy, które sprawdzają się w wielu projektach, ale zespoły z czasem rozwijają specyficzny dialekt. W ten sposób powstają rozbieżności, takie jak userId vs AccountId czy transaction vs LedgerEntry , nawet gdy logika jest poprawna. Ten rozdźwięk w nazewnictwie wskazuje, że kod nie został napisany „żyjąc w obrębie” danej domeny i ograniczeń.

Czy warto próbować wykrywać kod AI w recenzjach kodu?

Zazwyczaj bardziej produktywne jest sprawdzanie jakości niż autorstwa. Ludzie również potrafią pisać czysty, przekomentowany kod, a sztuczna inteligencja może tworzyć doskonałe wersje robocze, gdy jest odpowiednio prowadzona. Zamiast bawić się w detektywa, skoncentruj się na uzasadnieniu projektu i punktach, w których prawdopodobnie wystąpi błąd w środowisku produkcyjnym. Następnie zweryfikuj kod za pomocą testów, dopasowania architektury i dyscypliny w zakresie błędów. Testowanie pod presją jest lepsze od testowania wibracji.

Jak zachęcić sztuczną inteligencję do tworzenia bardziej niezawodnego kodu?

Zacznij od wprowadzenia ograniczeń z góry: oczekiwanych danych wejściowych/wyjściowych, kształtów danych, wymagań wydajnościowych, polityki błędów, konwencji nazewnictwa i istniejących wzorców w repozytorium. Żądaj kompromisów, a nie tylko rozwiązań – „Gdzie to się zepsuje?” i „Czego byś unikał i dlaczego?”. Na koniec wymuś odejmowanie: nakaż mu usunięcie zbędnej abstrakcji i wygenerowanie najmniejszej poprawnej wersji, zanim cokolwiek rozwiniesz.

Odniesienia

  1. Stack Overflow – Ankieta dla programistów Stack Overflow 2025 – survey.stackoverflow.co

  2. GitHub — GitHub Octoverse (28 października 2025) — github.blog

  3. Google – Praktyki inżynieryjne Google: Standard przeglądu kodu – google.github.io

  4. Abseil – Inżynieria oprogramowania w Google: Testowanie jednostkowe – abseil.io

  5. Abseil – Inżynieria oprogramowania w Google: przegląd kodu – abseil.io

  6. Abseil – Inżynieria oprogramowania w Google: większe testowanie – abseil.io

  7. Martin Fowler - Martin Fowler: Przełączniki funkcji - martinfowler.com

  8. Martin Fowler - Piramida testów praktycznych - martinfowler.com

  9. OWASP – ściągawka do modelowania zagrożeń OWASP – cheatsheetseries.owasp.org

  10. OWASP – Arkusz informacyjny dotyczący rejestrowania OWASP – cheatsheetseries.owasp.org

  11. OWASP – OWASP Top 10 2025: Awarie rejestrowania i alertów bezpieczeństwa – owasp.org

  12. ESLint - Dokumentacja ESLint - eslint.org

  13. Dokumentacja GitHub — Skanowanie kodu GitHub CodeQL — docs.github.com

  14. TypeScript - TypeScript: Statyczne sprawdzanie typów - www.typescriptlang.org

  15. mypy - dokumentacja mypy - mypy.readthedocs.io

  16. Python – Dokumentacja Pythona: Profilery Pythona – docs.python.org

  17. pytest - dokumentacja dotycząca osprzętu pytest - docs.pytest.org

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

  19. Amazon Web Services – Wskazówki dotyczące AWS: Ponawianie próby z wycofaniem – docs.aws.amazon.com

  20. Amazon Web Services — Biblioteka AWS Builders: Przekroczenia limitu czasu, ponowne próby i wycofywanie z jitterem — aws.amazon.com

Znajdź najnowszą sztuczną inteligencję w oficjalnym sklepie z asystentami AI

O nas

Powrót do bloga