Детектор AI-сгенерированного кода
Идентифицируйте код от GitHub Copilot, ChatGPT, Claude и других AI coding assistants с объяснимыми сигналами.
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
Поддержка Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust и 10+ языков
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
Производительность
- ⚡Менее 300мс среднее время ответа
- 📊Пакетная обработка для репозиториев
- 🎯89%+ точность на in-the-wild датасете
API интеграция
Начните за минуты с единым API
curl -X POST https://api.zerotrue.app/v1/detect \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"modality": "code",
"url": "Образец кода",
"options": {
"include_evidence": true
}
}'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.