Покажите модели свой старый код, и она напишет ваши старые баги: 32 запуска, 0% повторного использования

Недавний эксперимент разработчика демонстрирует, как модели ИИ сильно зависят от существующего кода в репозитории. Протестировав четыре различные LLM на двух версиях кодовой базы — одной с устаревшими дублирующимися компонентами и другой с отрефакторенным общим компонентом, — исследование показало, что модели последовательно копируют увиденные паттерны. При работе со старым, «бажным» кодом модели воспроизводили специфические дефекты, вместо того чтобы использовать новую, чистую реализацию. Даже когда моделям давали указание использовать новый общий компонент, они часто выдумывали некорректные API-интерфейсы, если исходный код не был предоставлен явно. Результаты показывают, что разработка с помощью ИИ сильно зависит от контекста, и поддержание чистого, хорошо задокументированного репозитория необходимо для того, чтобы модели не распространяли накопленный технический долг и устаревшие методы программирования.