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reviewing-ai-generated-python
Use when auditing an AI-authored Python codebase for quality, simplicity, inconsistency, and AI-specific code smells — distinct from a generic code review because it targets the patterns that distinguish LLM output from human output (over-engineering, defensive bloat, phantom features, inflated docstrings, inconsistent error contracts, hallucinated APIs, shallow tests, type-annotation theater).
模型生成摘要（rules/v1 · 2026-11-15 12:13）：Use when auditing an AI-authored Python codebase for quality, simplicity, inconsistency, and AI-specific code smells — d…
这是模型对公开材料的总结，不是官方声明，请以原链内容为准。
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存档时间线
| 版本 | 存档时间 | 内容哈希 | 内容 |
|---|---|---|---|
| v1 | 2026-11-15 12:11 | 5bae833a | 可取 |
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