AI-উত্পাদিত কোড হল একজন আত্মবিশ্বাসী কিন্তু ত্রুটিপূর্ণ লেখকের একটি খসড়া। এটি প্রায়শই সঠিক দেখায় এবং সংকলিত হয়, তবুও সূক্ষ্ম বাগ, কল্পিত API, বা নিরাপত্তা ছিদ্র লুকিয়ে রাখে। একটি শৃঙ্খলাবদ্ধ পর্যালোচনা ঝুঁকি ছাড়াই গতি বজায় রাখে।
AI-উত্পাদিত কোড হল একজন আত্মবিশ্বাসী কিন্তু ত্রুটিপূর্ণ লেখকের একটি খসড়া। এটি প্রায়শই সঠিক দেখায় এবং সংকলিত হয়, তবুও সূক্ষ্ম বাগ, কল্পিত API, বা নিরাপত্তা ছিদ্র লুকিয়ে রাখে। একটি শৃঙ্খলাবদ্ধ পর্যালোচনা ঝুঁকি ছাড়াই গতি বজায় রাখে।
1. Read the diff fully → do I understand every line?
2. Does it solve the real problem, including edge cases?
3. Run: tests + linter + type checker
4. Scan for security + performance red flags
5. Only then: commit (with a message that reflects what it really does)
AI-কে একজন দ্রুত জুনিয়র ডেভেলপারের মতো আচরণ করুন: সহায়ক, উত্পাদনশীল, কিন্তু যার আউটপুট আপনি সর্বদা এটি চালু করার আগে পর্যালোচনা করেন। প্রেরিত কোডের দায়িত্ব আপনার সাথে থাকে, মডেলের সাথে নয়।
AI কোডের বিপদ এটি যে এটি স্পষ্টভাবে ভেঙে যায় না — এটি যুক্তিসঙ্গতভাবে ভাঙা, একটি নৈমিত্তিক পরিচর্যা পাস করার সময় একটি বাগ বা দুর্বলতা লুকিয়ে রাখে। প্রতিটি লাইন পর্যালোচনা করা, পরীক্ষা চালানো, এবং এমন কোড প্রেরণ করতে অস্বীকার করা যা আপনি বুঝতে পারেন না, এটিই হল AI-কে একটি শক্তি-গুণক হিসাবে ব্যবহার করার মধ্যে পার্থক্য এবং চুপচাপ প্রযুক্তিগত ঋণ এবং নিরাপত্তা ঝুঁকি জমা করার মধ্যে যা আপনি হিসাব করতে পারেন না।