Детектор AI-сгенерированного кода
Идентифицируйте код от GitHub Copilot, ChatGPT, Claude и других AI coding assistants с объяснимыми сигналами.
Попробуйте AI-детектор кода
Перетащите любой файл
Файлы Python, JavaScript, TypeScript и TXT размером до 10 МБ
Что мы детектим
Комплексное обнаружение AI-сгенерированного кода
Copilot детекция
Детекция GitHub Copilot suggestions и сгенерированного кода
ChatGPT код
Идентификация кода от ChatGPT и GPT моделей
Claude код
Детекция Claude-сгенерированного кода и suggestions
Vibe Code
Идентификация "vibe code"—low-effort AI-сгенерированного scaffolding
Анализ паттернов
Детекция AI паттернов кодирования и стилистических маркеров
Мульти-язык
Проверка исходного кода как текста, где результат зависит от языка программирования и контекста репозитория
Объяснимые доказательства
Поймите точно, почему код был помечен
Типы доказательств
- ✓Оценки уверенности на уровне функций
- ✓Маркеры AI паттернов
- ✓Анализ стилистических несогласованностей
- ✓Сигналы комментариев и документации
Рекомендации по работе
- ⚡Время обработки зависит от объёма кода и режима проверки
- 📊Для ревью репозитория доступны пакетные процессы
- 🎯Используйте контекст репозитория и ручное ревью вместе с сигналами детектора
Ограничения и лучшие практики
Понимание ограничений модели для оптимальных результатов
Риск ложноположительных срабатываний
Boilerplate код, общие паттерны или хорошо документированный код могут увеличить ложноположительные срабатывания.
Adversarial атаки
Обфускация кода и ручные AI правки могут снизить точность детекции.
Границы генерализации
Производительность варьируется по языку и стилю кодирования. Лучше всего на современных практиках.
API интеграция
Начните за минуты с единым API
curl -X POST https://app.zerotrue.app/api/v1/check \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"input": {
"type": "code",
"value": "Образец кода"
},
"is_private_scan": true,
"is_deep_scan": false,
"idempotency_key": "req-123"
}'