aiCode.fail

aiCode.fail revisa el código generado por IA contra alucinaciones, vulnerabilidades, malas prácticas y errores, los cuatro tipos de fallo que el sitio destaca. La detección de alucinaciones es lo más llamativo, porque las APIs inventadas son el fallo que las herramientas de programación con IA casi nunca pillan por su cuenta. Cada análisis devuelve hallazgos que puedes leer y copiar.

El verificador analiza el código fuera del contexto del chat original, con una pasada de un modelo aparte en lugar de pedir al mismo asistente que se revise a sí mismo. Ese es todo el sentido del producto. Un modelo que revisa su propio trabajo tiende a defenderlo, mientras que una segunda pasada limpia está más dispuesta a señalar problemas reales.

Puedes pegar código en cualquier lenguaje de programación y nunca se compila ni se ejecuta. Eso mantiene el flujo simple y evita correr código no confiable en tu máquina. Como nada se ejecuta durante un análisis, los errores que solo aparecen bajo carga real o en un caso límite concreto quedan totalmente fuera de alcance, y cada hallazgo que recibes es análisis estático y nada más.

Las cuentas gratuitas tienen un número fijo de análisis antes de tocar el límite mensual, y después la herramienta te empuja a subir de plan para tener análisis ilimitados. Los planes de pago quitan ese techo a los usuarios intensivos. El contador de la app muestra en qué punto estás, así no hay sorpresas a mitad de sprint.

Los usuarios registrados tienen una vista de Prompt History que guarda los análisis anteriores, incluidos el prompt original y el código de cada ejecución. Viene bien cuando quieres volver a un hallazgo previo o comparar cómo rindió el mismo prompt entre intentos. Los usuarios anónimos no la tienen. Sinceramente, solo el historial ya es una razón decente para crearse una cuenta en vez de pegar código como invitado y cerrar la pestaña en cuanto echas un vistazo.

Todo corre en el navegador, así que no hay plugin de IDE ni instalación local que gestionar. Pegas el código, lees los resultados y copias las correcciones de vuelta. Encaja en un flujo que ya tienes en lugar de pedirte que montes uno nuevo alrededor, y eso cuenta cuando ya haces malabares con tres editores, una terminal y un modelo que reescribe la misma función cada vez que le pides corregir una errata.