AI द्वारा उत्पन्न कोड एक आत्मविश्वासी लेकिन त्रुटिपूर्ण लेखक का ड्राफ्ट है। यह अक्सर सही लगता है और संकलित होता है, फिर भी सूक्ष्म बग, गढ़े हुए API, या सुरक्षा छेद को छुपाता है। एक अनुशासित समीक्षा जोखिम के बिना गति बनाए रखती है।
AI द्वारा उत्पन्न कोड एक आत्मविश्वासी लेकिन त्रुटिपूर्ण लेखक का ड्राफ्ट है। यह अक्सर सही लगता है और संकलित होता है, फिर भी सूक्ष्म बग, गढ़े हुए API, या सुरक्षा छेद को छुपाता है। एक अनुशासित समीक्षा जोखिम के बिना गति बनाए रखती है।
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 को एक तेज़ junior developer के रूप में मानें: मददगार, उत्पादक, लेकिन जिसके आउटपुट की आप हमेशा समीक्षा करते हैं इससे पहले कि वह भेजा जाए। shipped code के लिए जिम्मेदारी आपके पास रहती है, मॉडल के पास नहीं।
AI कोड का खतरा यह नहीं है कि यह स्पष्ट रूप से टूटा है — यह है कि यह प्रशंसनीय रूप से टूटा है, एक सरसरी नज़र से गुजरते हुए जबकि एक बग या vulnerability छुपाता है। हर पंक्ति की समीक्षा करना, परीक्षणों को चलाना, और ऐसे कोड को भेजने से इनकार करना जिसे आप नहीं समझते — यह वही है जो AI को force-multiplier के रूप में उपयोग करने को अलग करता है तकनीकी ऋण और सुरक्षा जोखिम को quietly accumulate करने से जो आप account नहीं कर सकते।