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如何在AI辅助的代码库中保持人类专家的可见性
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原文英文，约3900词，阅读约需15分钟。
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内容提要
Stack Overflow在过去两年中问题数量骤降78%，部分原因是AI取代了人类开发者的贡献。为恢复人类知识的反馈循环，新工具“proof-of-contribution”应运而生。该工具记录AI生成代码的来源，识别知识缺口，确保开发者的贡献得到认可，并提供静态分析功能，帮助开发者追踪代码中的人类来源和未引用部分，提升代码质量和可追溯性。
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关键要点
- Stack Overflow在过去两年中问题数量下降了78%，部分原因是AI取代了人类开发者的贡献。
- AI生成的代码缺乏人类知识的反馈循环，导致开发者停止贡献。
- 新工具“proof-of-contribution”旨在恢复这一反馈循环，记录AI生成代码的来源。
- 该工具能够识别知识缺口，确保开发者的贡献得到认可，并提供静态分析功能。
- 通过记录人类来源，开发者可以追踪代码中的未引用部分，从而提升代码质量和可追溯性。
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延伸问答
Stack Overflow问题数量下降的主要原因是什么？
主要原因是AI取代了人类开发者的贡献，导致人类知识的反馈循环中断。
什么是proof-of-contribution工具，它的主要功能是什么？
proof-of-contribution工具记录AI生成代码的来源，识别知识缺口，确保开发者的贡献得到认可，并提供静态分析功能。
如何使用proof-of-contribution工具记录人类来源？
可以通过运行命令`python poc.py add <文件路径>`来记录人类来源，并输入相关的源URL和作者信息。
proof-of-contribution工具如何检测知识缺口？
该工具通过比较AI生成代码的结构与预先定义的假设，识别出没有人类来源的部分，从而检测知识缺口。
使用proof-of-contribution工具的前提条件是什么？
用户需要熟悉命令行基础、Git操作，并安装Python 3.8或更高版本。
如何在GitHub上启用PR检查以确保代码归属？
可以通过添加GitHub Action来检查PR中是否包含AI来源的记录，确保每个PR都有相应的归属信息。
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