Bagaimana Anda memastikan kode yang dihasilkan AI memenuhi standar kualitas dan keamanan proyek Anda?

Question

Accepted Answer

Prinsip inti: **Kode yang dihasilkan AI melalui gerbang yang sama dengan kode yang ditulis manusia — tidak kurang dari itu.** AI tidak menurunkan standar review; jika ada, itu menambah beberapa mode kegagalan baru untuk diperhatikan. **Akuntabilitas tetap dengan engineer yang mengirimkannya**, bukan alat yang menulisnya.

## Gerbang yang sama seperti kode apa pun

- **Code review** oleh manusia yang memahami perubahan tersebut.
- **Test** yang benar-benar menjalankan perilaku, bukan hanya melengkapi coverage.
- **Linter dan formatter** sehingga style tetap konsisten.
- **SAST / dependency scanning** di CI untuk menangkap pola kerentanan yang diketahui dan paket berisiko.

Jika tidak akan lulus untuk kontributor manusia, tidak akan lulus hanya karena AI yang menulisnya.

## Mode kegagalan tambahan spesifik untuk AI

- **API yang halusinasi atau tidak aman.** AI menemukan fungsi yang terlihat masuk akal tetapi tidak ada, atau menggunakan pola yang sudah ketinggalan zaman dan tidak aman. Verifikasi terhadap dokumentasi nyata.
- **Rahasia dan data sensitif.** Periksa bahwa tidak ada yang di-hardcode atau bocor ke prompt.
- **Kontaminasi lisensi.** Kode yang dihasilkan dapat mengulang cuplikan berlisensi; jadilah sengaja tentang asal usul dan kepatuhan.
- **Error logika halus** yang dibungkus dalam kode yang terlihat percaya diri dan bersih yang *terlihat* benar tetapi tidak.

## Yang tidak dapat dinegosiasikan: penulis memahami apa yang mereka merge

Aturan paling penting: **engineer harus memahami setiap baris yang mereka kirimkan.** "AI menulisnya" tidak pernah merupakan penjelasan untuk bug dalam review. Jika penulis tidak dapat menjelaskan mengapa kode benar, itu belum siap — terlepas dari siapa atau apa yang mengetiknya.

## Mengapa ini penting

AI membuat trivial untuk menghasilkan *lebih banyak* kode, yang berarti lebih banyak permukaan untuk bug dan kerentanan jika standar berkurang. Memperlakukan kode yang dihasilkan dengan standar yang sama — dan menjaga akuntabilitas dengan manusia bernama — adalah yang memungkinkan tim bergerak lebih cepat dengan AI tanpa mengorbankan kualitas atau keamanan.