F-Droid: разработчик проверил 102 приложения на признаки ИИ-кода
Автор материала называет себя мейнтейнером FOSS-проекта и студентом. Поводом стало приложение с явно ИИ-сгенерированной иконкой, замеченное при обычном просмотре каталога F-Droid, это навело его на вопрос, какая доля приложений в каталоге вообще написана людьми.
Он взял за выборку все приложения из одного обновления F-Droid, партию, выложенную 12 сентября 2026 года, и вручную проверил каждое, всего 102 штуки. Для каждого он открывал репозиторий на GitHub, GitLab, Codeberg или sourcehut и смотрел на последние коммиты, их сообщения, README и общую инфраструктуру проекта.
Шкала, три уровня. «В основном ИИ», автор считает, что ИИ написал больше половины кода; сюда автоматически попадает любое приложение с инфраструктурой для ИИ-агентов (например, настроенным Claude Code или Codex), потому что автор не верит в ответственное использование ИИ из среды агентной разработки. «Сложно сказать / в основном человек / другое», редкие ИИ-коммиты от мейнтейнеров или контрибьюторов, но в целом проект выглядит человеческим; ИИ, по оценке автора, меньше половины кода. «Следов ИИ нет», ничего подозрительного не найдено или у проекта строгая политика против ИИ.
Автор прямо признаёт, что метод субъективный: формального «детектора слопа» он не строил, оценки опираются на его личное впечатление от последних коммитов и оформления проекта, ошибки возможны. Историю приложения он не изучал, если проект существует с 2014 года, но последние коммиты выглядят как работа ИИ, он всё равно попадает в категорию «в основном ИИ».
В доступной части материала автор разбирает десятки конкретных приложений по отдельности. Среди помеченных как «в основном ИИ», Amber (Nostr-клиент для подписи событий), где все недавние коммиты сделаны с помощью ИИ и принимаются PR от агентов; Braincup и BayesianBahn, где коммиты помечены как выполненные в соавторстве с Claude; BeatBridge и BlockDrop с явной инфраструктурой Claude Code; CaptureCap, где в репозитории прямо указан список файлов, написанных с помощью ИИ. Среди помеченных как «следов ИИ нет», Aria for Misskey, Atmo Engine, Aves Libre, Binary Eye и Klick'r: автор не нашёл в них ничего подозрительного, хотя по паре проектов признаётся, что сомневался.
Отдельно он отмечает калорийный трекер Chompass: репозиторий размещён на Codeberg, и, по мнению автора, это, вероятно, нарушает условия использования площадки. А для репозитория DuressKeyboard он честно пишет, что не смог разобраться, все изменения там вносились вручную через веб-редактор GitHub, без обычной работы с git.
Автор также раскрывает свою позицию по ИИ, чтобы не выглядеть предвзятым молча: он признаёт, что LLM исключительно полезны и способны, люди сейчас за полчаса делают то, на что раньше уходили дни, но при этом считает, что ИИ обесценивает обучение и pet-проекты, ослабляет собственные навыки программиста и добавляет в мир недостоверную, но правдоподобно звучащую информацию.
Доступный текст материала обрывается на середине списка (последнее упомянутое приложение, Lens HRV с незавершённой оценкой), итоговых цифр и процентов по всем 102 приложениям, сведённых в общий результат, в нём нет.
Ключевые факты
- Автор, самопровозглашённый мейнтейнер FOSS-проекта и студент, вручную проверил все 102 приложения из партии обновлений F-Droid, выложенной 12 сентября 2026 года
- Шкала из трёх уровней: «в основном ИИ» (ожидаемо больше 50% кода от ИИ), «сложно сказать / в основном человек» (меньше 50%), «следов ИИ нет»
- Любая инфраструктура для ИИ-агентов (например, настроенный Claude Code или Codex) автоматически переводит приложение в категорию «в основном ИИ», автор считает такое использование ИИ безответственным
- Среди разобранных примеров, Amber, Braincup, BayesianBahn, BeatBridge, BlockDrop, CaptureCap помечены «в основном ИИ»; Aria for Misskey, Atmo Engine, Aves Libre, Binary Eye, Klick'r, «следов ИИ нет»
- Метод автор называет субъективным и неформальным: автоматического детектора не строил, оценивал коммиты и оформление репозитория на глаз, допускает ошибки; доступный текст обрывается до итоговой сводки по всем 102 приложениям
Почему это важно
Материал, не статистика, а частное наблюдение одного человека за одной партией обновлений одного каталога приложений. Но сама попытка систематически оценить долю ИИ-кода в реальном FOSS-каталоге, а не в абстрактных рассуждениях, показывает, насколько заметным на практике стал ИИ-код в опенсорсе за 2026 год: агентная инфраструктура вроде Claude Code и Codex, по наблюдению автора, встречается в репозиториях приложений регулярно, а не эпизодически.
Кому это важно
Мейнтейнерам FOSS-проектов и контрибьюторам, которые задумываются о собственной политике использования ИИ и о том, как это выглядит со стороны. Пользователям F-Droid и Android, которые выбирают приложения по критерию доверия к разработчику. Разработчикам, которые сами применяют ИИ-агентов в кодовой базе и хотят понимать, как это читается внешним наблюдателем.
Как это применить
Автор описывает конкретные сигналы, по которым можно заподозрить, что код в основном написан ИИ, не имея доступа к автоматическому детектору: настроенная инфраструктура для агентов (Claude Code, Codex) в репозитории; коммиты, помеченные как выполненные в соавторстве с ИИ; README, написанный явно не человеком; принятие pull request'ов от агентов без ревью; AI-сгенерированные иконки и артефакты вроде файлов планирования, попавших в репозиторий. Эти признаки применимы к любому открытому репозиторию, не только к каталогу F-Droid.
Можно ли доверять
Автор сам предупреждает об ограничениях: метод неформальный и субъективный, «детектор слопа» он не строил, оценки, его личное впечатление от коммитов и оформления, ошибки возможны. Историю проекта он не учитывает, оценивает только недавние коммиты. Доступный текст к тому же обрывается до итоговой сводки по всем 102 приложениям, так что общий процент «ИИ-кода» в каталоге по этому материалу подтвердить нельзя, есть только разбор десятков отдельных случаев.
Риски и подводные камни
Субъективная шкала на глаз означает, что часть оценок сам автор называет спорными («сложно сказать», «не уверен»), а для одного репозитория и вовсе не смог составить мнение из-за защиты от ботов на sourcehut. Автор также прямо признаётся в личной неприязни к ИИ и его влиянию на индустрию, что стоит учитывать при чтении вердиктов по конкретным приложениям. Отдельно он указывает на возможное нарушение условий Codeberg проектом Chompass, это его личная оценка, а не решение площадки.
«Наличие любой агентной инфраструктуры автоматически отправляет приложение в эту категорию, я не верю, что ИИ можно использовать ответственно из среды агентной разработки.»
— автор материала