Detecção de código por IA para equipas de engenharia
Detetor de código de IA para programadores
Detete código gerado por IA a partir do ChatGPT, Claude e GitHub Copilot em Python, Java, C++ e outras linguagens. Detecção conservadora otimizada para reduzir os falsos positivos.
from pangram import Pangram
# Initialize the client
client = Pangram(api_key="your-api-key")
# Analyze a code snippet
result = client.predict(code_snippet)
print(f"AI fraction: {result['fraction_ai']}")marcas globais
Casos de utilização
Proteja a cadeia de abastecimento do seu software de «
»
Obtenha visibilidade sobre o código gerado por IA em toda a sua organização. Valide o processo de contratação, proteja a propriedade intelectual e minimize os riscos de segurança com o motor de deteção de código de IA mais preciso.
Verificar o recrutamento de pessoal técnico
Não contrate um engenheiro de suporte técnico para uma função de backend. Detete código gerado por IA nas tarefas para realizar em casa, para garantir que os candidatos compreendem a lógica do código que apresentam.
Proteger a propriedade intelectual
Em muitas jurisdições, o código gerado por IA não pode ser protegido por direitos de autor. Verifique os seus repositórios para garantir que o software proprietário não é desenvolvido com base em elementos sintéticos que não podem ser licenciados.
Mitigar os riscos de segurança
Os trechos gerados por IA contêm frequentemente erros lógicos subtis ou falhas de segurança. Identifique as alterações que envolvem uma utilização intensiva de IA para que sejam submetidas a uma revisão humana mais aprofundada do código antes da fusão.
Abordagem técnica
Detecção conservadora
para código
A análise de código do Pangram foi concebida especificamente para software — não é uma adaptação de sistemas de deteção de texto. O nosso modelo compreende as restrições sintáticas, os padrões estruturais e a diferença entre código padrão e lógica original.
Baixa taxa de falsos positivos
O Pangram está configurado para ser conservador — raramente identifica a lógica escrita por humanos como IA, garantindo que não acuse falsamente os programadores de utilizarem código padrão.
Análise sensível à sintaxe
Ao contrário do texto, o código tem restrições sintáticas rigorosas. O nosso modelo analisa padrões estruturais em mais de 40 linhas de código para distinguir entre a lógica humana e a previsibilidade dos modelos de linguagem de grande escala (LLM).
Suporte multilingue
Detecção precisa em linguagens de alto nível, como Python e Java, bem como em linguagens de baixo nível, como C++ e C. Serão adicionadas outras linguagens à medida que a cobertura do modelo for alargada.
Integração
Detecção automatizada de código de IA (
) através de API
01
SDK Python
Integração imediata nas suas pipelines de backend. Instale o pangram-sdk e comece a avaliar trechos de código em poucos minutos.
Ver documentos →
02
Plataformas de recrutamento
Integre-se com plataformas de avaliação técnica para sinalizar automaticamente submissões suspeitas em desafios de programação.
Saiba mais →
03
Auditorias em lote
Analise repositórios inteiros ou pedidos de pull para avaliar a densidade da deteção de código de IA ao longo do histórico do seu projeto.
Obter chave API →
Perguntas frequentes
Perguntas frequentes sobre detecção de IA
Perguntas frequentes sobre a deteção de código por IA
para programadores e equipas de engenharia.
Sim. O Pangram disponibiliza uma API de alto rendimento concebida para a análise automatizada em pipelines de integração contínua, verificações pré-fusão, auditorias internas e fluxos de trabalho de investigação. Muitas equipas executam a deteção em pedidos de pull ou em análises noturnas, em vez de bloquear diretamente as submissões.
A precisão depende da linguagem, do comprimento do código e da complexidade. O Pangram é mais fiável em códigos mais longos e com forte componente lógica, e evita deliberadamente fazer afirmações excessivamente confiantes em entradas com sinais fracos. Os resultados são apresentados com pontuações de confiança para apoiar a revisão humana. Para uma análise mais aprofundada do tema, leia o nosso artigo sobre se é possível detetar código gerado por IA.
Sim. Algumas equipas utilizam o Pangram para identificar contribuições geradas por IA em projetos de código aberto ou para apoiar revisões internas em que se aplicam requisitos de licenciamento, atribuição ou divulgação. Veja como os escritórios de advogados utilizam o Pangram para a verificação de propriedade intelectual e conformidade.
Descubra mais
Detecção de IA para
todas as organizações
Para escritórios de advocacia
Detecção de IA para escritórios de advocacia e profissionais do direito. Detete documentos jurídicos gerados por IA, verifique as citações jurídicas e garanta a autoria genuína em todos os processos.
Saiba mais →Para moderação de conteúdo
Moderação de conteúdos por IA para equipas de confiança e segurança. Detete avaliações geradas por IA, comentários falsos e conteúdos sintéticos em grande escala através da API.
Saiba mais →Para universidades
Detecção de IA para universidades e instituições de ensino superior. Verifique os trabalhos dos alunos, analise os trabalhos de investigação apresentados e proteja a reputação da instituição.
Saiba mais →Comece hoje mesmo a detetar código gerado por IA
Proteja o seu código-fonte, avalie os seus novos colaboradores e obtenha uma visibilidade total da utilização da IA em toda a sua equipa de engenharia.
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