Artwork

Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

Code Smell 313 - “Workslop” in AI-Assisted Programming

6:13
 
Поширити
 

Manage episode 517520078 series 3474148
Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/code-smell-313-workslop-in-ai-assisted-programming.
Stop shipping AI workslop. Learn to spot plausible-but-wrong code, restore domain intent, and refactor machine output before it becomes tech debt.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #ai-generated-code, #code-smells, #workslop, #clean-code, #common-code-smells, #code-refactoring, #llm-pair-programming, #refactor-ai-output, and more.
This story was written by: @mcsee. Learn more about this writer by checking @mcsee's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
AI makes it easy to ship code that compiles but doesn’t actually represent your domain — “workslop.” It shows up as hollow logic, unclear intent, missing edge cases, and fake productivity that turns into technical debt. The fix is human: validate AI output against real scenarios, rewrite vague parts, add domain meaning, refactor for clarity, and get peer review. AI can point out patterns, but only you can restore intent and own the code.

  continue reading

425 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 517520078 series 3474148
Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/code-smell-313-workslop-in-ai-assisted-programming.
Stop shipping AI workslop. Learn to spot plausible-but-wrong code, restore domain intent, and refactor machine output before it becomes tech debt.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #ai-generated-code, #code-smells, #workslop, #clean-code, #common-code-smells, #code-refactoring, #llm-pair-programming, #refactor-ai-output, and more.
This story was written by: @mcsee. Learn more about this writer by checking @mcsee's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
AI makes it easy to ship code that compiles but doesn’t actually represent your domain — “workslop.” It shows up as hollow logic, unclear intent, missing edge cases, and fake productivity that turns into technical debt. The fix is human: validate AI output against real scenarios, rewrite vague parts, add domain meaning, refactor for clarity, and get peer review. AI can point out patterns, but only you can restore intent and own the code.

  continue reading

425 епізодів

Alle episoder

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник

Слухайте це шоу, досліджуючи
Відтворити