某公司实施代码评分系统,要求开发者在代码推送时为代码打分,并将此作为绩效考核的一部分。这一创新做法旨在提高代码质量,但也带来了新问题:当代码由AI生成时,评分系统如何公正评估?在Linux.do社区,用户们热烈讨论这一话题,分享了各自经验,并询问是否有开发者尝试过将AI生成的代码提交评分。讨论揭示了AI辅助编程中的潜在挑战,包括代码的可读性、维护性和错误率。随着AI工具如GitHub Copilot的普及,这一话题对整个软件行业具有深远意义,促使企业和开发者重新思考代码质量的标准和评估方法。
原文链接:Linux.do





AI周刊:大模型、智能体与产业动态追踪
程序员数学扫盲课
冲浪推荐:AI工具与技术精选导航
Claude Code 全体系指南:AI 编程智能体实战
最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。