Код LLM пахнет: таксономический подход и метод обнаружения

arXiv: 2605.22976v2 Annuales Type: Замена перекрестного резюме: Большие языковые модели (LMS) все чаще включаются в системы программного обеспечения для различных целей, что объясняется их разносторонностью, гибкостью и способностью симулировать человеческое рассуждение до некоторой степени. Вместе с тем неадекватная интеграция выводов ЛМЗ в исходный код может подорвать качество системы программного обеспечения. Поэтому для содействия разработчикам в смягчении таких проблем необходимо документально подтвердить неадекватную практику интегрированного кодирования ЛММ. После нашей работы над кодом LLM пахнет, этот документ обобщает и уточняет концепцию путем представления автономной таксономии и каталога девяти запахов кода LLS. Мы также создали SpecDetect4LM, статичный инструмент анализа исходных кодов для их обнаружения и проводим обширные эмпирические оценки его эффективности в плане выявления (точные данные и отзывы), а также распространенность кода LLM во всех 692 проектах программного обеспечения с открытыми исходными кодами (171 194 файла). Наши результаты показывают, что код LLM пахнет 73,5 процента анализа.