"TODO: Corrigir a Bagunça que o Gemini Criou": Rumo à Compreensão da Dívida Técnica Auto-Admitida Induzida por GenAI
"TODO: Fix the Mess Gemini Created": Towards Understanding GenAI-Induced Self-Admitted Technical Debt
January 12, 2026
Autores: Abdullah Al Mujahid, Mia Mohammad Imran
cs.AI
Resumo
À medida que grandes modelos de linguagem (LLMs), como ChatGPT, Copilot, Claude e Gemini, se integram aos fluxos de trabalho de desenvolvimento de software, os desenvolvedores deixam cada vez mais vestígios do envolvimento da IA em seus comentários de código. Entre estes, alguns comentários reconhecem explicitamente tanto o uso de IA generativa quanto a presença de deficiências técnicas. Analisando 6.540 comentários de código que fazem referência a LLMs de repositórios públicos do GitHub baseados em Python e JavaScript (novembro de 2022 a julho de 2025), identificamos 81 que também admitem dívida técnica (SATD). Os desenvolvedores descrevem com maior frequência o adiamento de testes, a adaptação incompleta e a compreensão limitada do código gerado por IA, sugerindo que a assistência por IA afeta tanto o momento quanto o motivo pelo qual a dívida técnica emerge. Propomos o termo Dívida Técnica Auto-admitida Induzida por GenAI (GIST) como uma lente conceitual para descrever casos recorrentes em que os desenvolvedores incorporam código gerado por IA ao mesmo tempo que expressam explicitamente incerteza sobre seu comportamento ou correção.
English
As large language models (LLMs) such as ChatGPT, Copilot, Claude, and Gemini become integrated into software development workflows, developers increasingly leave traces of AI involvement in their code comments. Among these, some comments explicitly acknowledge both the use of generative AI and the presence of technical shortcomings. Analyzing 6,540 LLM-referencing code comments from public Python and JavaScript-based GitHub repositories (November 2022-July 2025), we identified 81 that also self-admit technical debt(SATD). Developers most often describe postponed testing, incomplete adaptation, and limited understanding of AI-generated code, suggesting that AI assistance affects both when and why technical debt emerges. We term GenAI-Induced Self-admitted Technical debt (GIST) as a proposed conceptual lens to describe recurring cases where developers incorporate AI-generated code while explicitly expressing uncertainty about its behavior or correctness.