De ce AI-ul se teme să șteargă cod și cum rezolvi cu git rm -f

Ați observat că uneltele GenAI, cum ar fi GitHub Copilot sau ChatGPT, se comportă ca niște colecționari de fișiere vechi? Ele generează cod, adaugă funcții, dar să le ceri să șteargă ceva e ca și cum ai încerca să convingi o bunică să arunce un serviciu vechi. "Poate-o să-i vină vreodată de folos", gândește AI-ul, lăsând cod mort să putrezească în repository.

Problema: sindromul strângătorului la AI

Se pare că nu e o eroare, ci o caracteristică a învățării. Modelele au fost antrenate pe cod unde ștergerea e rară (cine face commit-uri cu git rm -f în setul de antrenare?). Drept urmare, AI-ul preferă să adauge un colac decât să propună un refactoring cu ștergere. Vă sună cunoscut? Exact ca acel coleg care se teme să atingă codul legacy.

Soluția: ia-ți soarta în propriile mâini

Autorul articolului oferă o rețetă simplă: nu aștepta miracole de la AI, ci curăță codul singur cu git rm -f. Da, nu e magie AI, dar funcționează impecabil. Iar pentru ca AI-ul să nu mai greșească, folosește prompturi clare de genul "șterge funcția X și toate apelurile ei". Și verifică rezultatul, altfel CI-ul va cădea.

Comentariul echipei METABYTE: Ștergerea codului e și ea o abilitate, mai ales când AI-ul înmulțește entitățile mai repede decât reușești să le revezi. La METABYTE preferăm să ținem procesul sub control, dar dacă vrei automatizare — scrie-ne, îți configurăm un pipeline cu reguli inteligente.