, AI-SLOP Detector 3.1.1 - Herramienta de análisis para detectar código espagueti creado por agentes de IA

AI-SLOP Detector es una herramienta que analiza estáticamente defectos estructurales que aparecen con frecuencia en código creado por agentes de IA.

Más que una simple revisión de estilo, se enfoca en detectar implementaciones stub, phantom import, comentarios/terminología exagerados y complejidad escondida al fragmentarla en helpers, es decir, código que “a primera vista se ve limpio, pero en realidad es inestable”.

Qué puede hacer

• Analizar un solo archivo Python o un proyecto completo
• Integración con pipelines automatizados mediante salida JSON
• Uso como CI gate
• Soporte para extensión de VS Code
• Detección de patrones de defectos estructurales en código de IA

Por qué hace falta

• Ayuda a distinguir entre la calidad aparente y la densidad real de implementación en código de IA generado rápidamente
• Filtra además código vacío pero convincente que las herramientas de lint/style suelen pasar por alto
• Se puede conectar directamente desde análisis local hasta CI

Cambios clave de 2.9.x ~ 3.1.1

• Se añadió y refinó la detección de phantom import
  → Distingue con mayor precisión entre paquetes inexistentes, import incorrectos y optional dependency/guarded import
• Se añadieron history tracking + self-calibration
  → Con base en el historial de ejecución, ahora es más fácil diferenciar falsos positivos de problemas reales
• El modelo de puntuación cambió a uno basado en media geométrica ponderada (GQG)
  → Se vuelve más difícil que uno o dos indicadores buenos oculten el problema general
• Se añadió detección de fragmented god function
  → También puede detectar patrones donde una función compleja se divide en varios helpers para ocultarla y hacer que parezca limpia
• Se añadió detección de placeholder variable naming
  → También marca como señal código que parece ordenado pero tiene poco significado, como r1, r2 ... r12 o el abuso de parámetros de una sola letra
• Se reforzó la detección de empty-container / constant stub
  → Detecta mejor código que “solo tiene forma de función”, como return {}, return [], return 42
• Se añadió validación adversarial basada en SPAR-Code
  → Más que agregar funciones nuevas, refuerza la capacidad de detectar patrones de evasión que antes se escapaban
• Mejoras en el flujo de trabajo de VS Code / CLI
  → La visibilidad de clone signal, el análisis de workspace y las tendencias históricas mejoran la experiencia de uso real