, AI-SLOP Detector 3.1.1 - Ferramenta de análise que detecta código espaguete criado por agentes de IA

AI-SLOP Detector é uma ferramenta que analisa estaticamente defeitos estruturais frequentemente vistos em código criado por agentes de IA.

Mais do que uma simples verificação de estilo, ela se concentra em detectar stub implementations, phantom import, comentários/terminologia exagerados e complexidade escondida ao fragmentar o código em helpers, ou seja,
"código que parece limpo por fora, mas na prática é instável".

O que ele pode fazer

• Análise de um único arquivo Python / do projeto inteiro
• Integração com pipelines de automação via saída JSON
• Uso como gate de CI
• Suporte a extensão para VS Code
• Detecção de padrões de defeitos estruturais em código de IA

Por que isso é necessário

• Ajuda a distinguir a qualidade aparente do código de IA gerado rapidamente da densidade real de implementação
• Filtra adicionalmente código vazio, porém plausível, que ferramentas de lint/style tendem a deixar passar
• Pode ser conectado diretamente do uso local até o CI

Principais mudanças de 2.9.x ~ 3.1.1

• Adição e refinamento da detecção de phantom import
  → Diferencia com mais precisão pacotes inexistentes, imports incorretos e optional dependency/guarded import
• Adição de history tracking + self-calibration
  → Com base no histórico de execução, ficou mais fácil distinguir falsos positivos de problemas reais
• Mudança do modelo de pontuação para uma base de média geométrica ponderada (GQG)
  → Fica mais difícil que um ou dois bons indicadores escondam os problemas do conjunto
• Adição da detecção de fragmented god function
  → Também consegue capturar o padrão de esconder uma função complexa dividindo-a em vários helpers para parecer mais limpa
• Adição da detecção de placeholder variable naming
  → Também sinaliza código que parece organizado, mas tem pouco significado, como abuso de r1, r2 ... r12 ou parâmetros de uma única letra
• Reforço da detecção de empty-container / constant stub
  → Passa a detectar melhor "código que só tem formato de função", como return {}, return [], return 42
• Adição de validação adversarial baseada em SPAR-Code
  → Em vez de apenas adicionar funcionalidades, o foco foi reforçar a captura de padrões de evasão que antes passavam despercebidos
• Melhoria no workflow de VS Code / CLI
  → A visibilidade de clone signal, workspace analysis, history trends e outros fluxos de uso real ficou melhor.