家人们谁懂啊！被一款反作弊工具的架构惊艳（并非）到连夜“抄作业”，花了一天时间肝出个编程场景专属的AI检测工具——AAE-Anti AI Engine，主打一个“进程+代码”双重暴击，让藏在代码里的AI痕迹无所遁形～ 今天就来聊聊这个“技术借鉴”的工具是怎么诞生的！
一、突发奇想~
作为常年混迹编程圈的“搞事开发者”，最近被AI搞得有点崩溃：
- 帮朋友改代码，越看越不对劲——注释工整到离谱，命名又怪又规范，追问之下才承认是Copilot写的，关键还藏了个隐形bug；
- 公司招实习生，收到的代码作业堪称“完美”，结果面试时让他解释逻辑，支支吾吾说不出个所以然，后来才发现是Claude生成的；
- 自己用AI辅助写代码，改着改着就忘了哪部分是AI写的，调试时对着陌生的代码结构怀疑人生。
本来想直接用现成的工具，结果翻了一圈发现：要么只能检测代码，没法判断是不是实时用AI工具写的；要么功能太复杂，普通开发者用着费劲。刚好之前研究过一款反作弊工具的架构，那套“进程扫描+特征匹配”的思路简直绝了，干脆照着这个框架，针对性做个编程场景的AI检测工具——AAE就这么提上了日程！
二、show me your code！
说干就干，翻出之前研究反作弊工具时记的笔记连夜琢磨，核心思路直接借鉴：进程扫描+特征检测，但细节上全是编程场景的定制化改造，毕竟反作弊和反AI编程，需求还是差挺大的～
先放张反作弊工具的通用架构图，方便大家理解我“抄作业”的核心（主打一个直观，看不懂也没关系，知道它牛就完事儿）：
graph LR
A[反作弊工具通用架构] --> B[进程监控模块]
A --> C[特征提取模块]
A --> D[风险研判模块]
A --> E[异常预警模块]
B --> B1[实时进程扫描]
B --> B2[隐藏进程检测]
B --> B3[进程指纹库]
C --> C1[违规特征库]
C --> C2[实时特征匹配]
C --> C3[异常行为捕捉]
D --> D1[多维度校验]
D --> D2[风险等级判定]
D --> D3[日志记录]
D --> E
简单唠两句：反作弊工具的核心就是“盯进程+抓特征”，先监控所有运行进程，再提取违规软件的特征比对，最后判定风险，这套逻辑被我直接拿过来，改成了AI编程检测版👇
这是我肝一天搞出来的AAE架构图，对比着看，是不是借鉴得很明显但又有点不一样？
graph LR
F[AAE-Anti AI Engine架构] --> G[AI进程扫描模块]
F --> H[代码特征检测模块]
F --> I[综合研判模块]
F --> J[报告导出模块]
G --> G1[实时进程扫描]
G --> G2[隐藏进程检测]
G --> G3["AI编程工具指纹库(Cursor/Copilot等)"]
H --> H1["代码特征提取(注释/命名/结构)"]
H --> H2["多语言适配(Python/Java等)"]
H --> H3[AI代码特征库]
I --> I1["双重校验(进程+代码)"]
I --> I2["傻瓜式风险判定(高/疑似/低)"]
I --> I3[研判日志]
I --> J
J --> J1[JSON报告导出]
J --> J2[可视化展示]
重点差异：把反作弊工具的“违规软件”相关模块，全换成了AI编程工具和AI代码特征，还加了报告导出、多语言适配，毕竟咱是编程场景专属，得比反作弊工具更懂开发者～
1. 进程扫描：保守点，先扫进程吧
ACE的进程扫描是用来抓作弊软件的，我直接改成了“AI编程工具雷达”，把市面上主流的AI编程工具全收录进指纹库：
- Cursor、Claude、Codex这些AI IDE搞里头；
- GitHub Copilot、Tabnine这种IDE插件也搞里头；
- 运行工具时自动扫描系统进程，一旦检测到这些工具在运行，直接标记“AI辅助风险”。
最有意思的是，为了抓那些“偷偷运行”的工具和插件，还特意做了进程隐藏检测——毕竟总有人以为关掉窗口就万事大吉，殊不知AI进程还在后台“打工”=)
2. 代码检测：对付粘贴的AI代码
这部分是重点改造的地方，反作弊工具的特征匹配太硬核，我简化成了编程小白也能看懂的逻辑，核心抓AI代码的三个“破绽”：
- 注释率异常：AI写的代码注释往往又多又全，甚至有点“废话连篇”，注释率远超人工编写的正常范围；
- 命名熵异常：AI喜欢用冗长但规范的变量名，比如“userInformationProcessingModule”，人类很少这么跟自己过不去；
- 结构指纹：AI生成的代码结构有固定套路，比如try-catch的写法、函数嵌套的逻辑，提取这些特征就能快速匹配。
比如我们扫描下本项目，会发现本项目也AI含量挺大的哈哈~
3. 综合研判+报告导出：把复杂的结果变简单
反作弊工具的报告太专业，普通人看不太懂，AAE直接做了“傻瓜式判定”：
- 进程扫描检测到AI工具+代码特征匹配→判定“高概率AI辅助编程”；
- 仅进程扫描检测到AI工具→判定“疑似AI辅助编程”；
- 仅代码特征匹配→判定“疑似AI生成代码”；
- 两者都没检测到→判定“低概率AI参与”。
还支持JSON格式报告导出，不管是自己存档，还是公司HR、面试官用来核验，都方便得很。
三、使用教程
工具做出来后，特意简化了操作流程，不用复杂配置，下载就能用（windows也有傻瓜式的exe文件，可以在仓库打包中查看）：
1. 安装依赖
cd aae
pip install -r requirements.txt
2. 运行工具
-
直接运行Python脚本：
python main.py
-
打包成Windows可执行文件（适合不懂代码的小白）：
pip install pyinstaller pyinstaller build.spec- 打包完成后，直接双击
dist/AAE-Anti-AI-Engine.exe就能用，图形界面一目了然，不用记任何命令。
3. 开始检测
- 实时检测：打开工具后保持运行，自动扫描进程，写完代码后点击“检测当前项目”，秒出结果；
- 离线检测：把要检测的代码文件拖进工具，不用运行AI工具也能判断是否为AI生成。
四、目前支持的功能&未来计划
已支持功能（主打一个实用）
- 进程扫描：覆盖10+主流AI编程工具；
- 代码检测：基于3类核心特征，支持Python、Java、JavaScript等主流语言；尝试接入hugging face的模型，但是效果不是很理想
- 综合研判：直观输出风险等级，小白也能看懂；
- 报告导出：JSON格式，方便二次处理。
未来要填的坑（欢迎大家提PR）
- 增加更多编程语言支持，目前主要覆盖后端语言，前端和移动端还在适配；
- 优化AI工具指纹库，争取做到实时更新，不让新出的AI工具“漏网”；
- 增加代码相似度对比，判断是否来自同一AI模型生成；
- 做个VS Code插件，直接在IDE里实时检测，不用来回切换工具。
五、最后
GitHub仓库地址：github.com/shiker1996/…
最后来个灵魂拷问：你用AI写代码会主动说明吗？有没有被AI代码坑过的经历？评论区聊聊～
