«TODO: исправить беспорядок, который создал Gemini»: к пониманию технического долга, вызванного генеративным ИИ
"TODO: Fix the Mess Gemini Created": Towards Understanding GenAI-Induced Self-Admitted Technical Debt
January 12, 2026
Авторы: Abdullah Al Mujahid, Mia Mohammad Imran
cs.AI
Аннотация
По мере интеграции больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, Copilot, Claude и Gemini, в рабочие процессы разработки программного обеспечения, разработчики все чаще оставляют следы использования ИИ в комментариях к коду. Среди них некоторые комментарии явно подтверждают как использование генеративного ИИ, так и наличие технических недостатков. Проанализировав 6540 комментариев к коду, ссылающихся на LLM, из публичных репозиториев GitHub на Python и JavaScript (ноябрь 2022 г. – июль 2025 г.), мы выявили 81 комментарий, который также признает наличие технического долга (SATD). Разработчики чаще всего описывают отложенное тестирование, неполную адаптацию и ограниченное понимание кода, сгенерированного ИИ, что позволяет предположить, что помощь ИИ влияет на то, когда и почему возникает технический долг. Мы предлагаем термин «Само-признанный технический долг, вызванный генеративным ИИ» (GIST) в качестве концептуальной основы для описания повторяющихся случаев, когда разработчики включают код, созданный ИИ, при этом явно выражая неуверенность в его поведении или корректности.
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.