Reddit 的 r/MachineLearning 子版块的一位用户正在寻找在 CI/CD 管道中检测 AI 生成代码的方法。他们目前的方法侧重于 Git 提交信号，如元数据、代码行数和文件更改，但在置信度和校准方面遇到了挑战。用户正在寻求关于概率评分、阈值校准以及在开发工作流程早期保留代码来源的实际建议，而不是仅仅依赖提交后分析。 AI
影响 开发人员正在探索在其开发工作流程中跟踪和管理 AI 生成代码的方法。
排序理由 用户查询，寻求有关技术主题的信息。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>​</p> <p>I'm working on a system to estimate whether code committed to a repository was generated with AI coding tools.</p> <p>My current approach is based on Git/commit-level signals such as AI-related commit trailers, commit metadata, LO…