E se il tuo assistente AI per il codice ti stesse sabotando l’app con bug che saltano fuori solo in produzione?
È l’incubo alla base della storia di eslint-plugin-llm-core. Immagina: stai filando liscio con il tuo LLM, sforni feature a raffica. Test verdi. Reviewer che annuiscono. Poi bum — giorno del deploy, e tutto è un casino di promise non risolte e errori ingoiati. L’ho visto. Anzi, il creatore l’ha vivisezionato su 500 svarioni di codice generato da AI.
E qui viene il colpo di scena — non si è limitato a lamentarsi. Ha forgiato eslint-plugin-llm-core, un plugin ESLint super mirato con 20 regole puntate dritte sulle debolezze dell’AI. Niente consigli da nonna. Queste inchiodano i pattern che gli LLM sbagliano sempre, senza scampo.
Guarda.
Async/await storpiato dentro callback di array. Catch vuoti che divorano errori come caramelle. Nidi profondi che urlano ‘callback hell 2.0’. È come se l’AI avesse preso le lame più affilate di JavaScript e le stesse jonglando a occhi bendati.
Ma perché? Gli LLM eccellono in sintassi e percorsi felici — sono matcher di pattern su steroidi. Butta dentro edge case, coerenza o sporcizia reale? Allucinano API, saltano i null, inventano numeri magici. Gli studi lo confermano: 40% di blocchi di codice mancanti, 20% di letture sbagliate, 15% di cecità sui casi limite.
Perché il Codice AI Esplode in Produzione?
Pensa agli LLM come stagisti super brillanti. Maestri nei tutorial, imbranati sul pavimento di fabbrica.
Passano i test unitari perché quelli isolano il caos. Produzione? Dati imprevedibili che piovono — null, timeout, fallimenti parziali. Il codice AI crolla.
Prendi questo classico:
const results = items.map(async (item) => { return await fetchItem(item); });
Sembra a posto, no? Te l’ha scritto il tuo assistente AI. Test passati. Code review ok.
Poi arriva la produzione, e results è un array di Promise — non i valori che ti aspettavi.
La regola no-async-array-callbacks di eslint-plugin-llm-core la fiuta subito: “57:27 error Evita di passare funzioni async ai metodi di array llm-core/no-async-array-callbacks. Questo pattern restituisce un array di Promise, non i valori risolti. Usa Promise.all() o un for…of invece.”
Didattico, eh? Non solo “riparalo” — spiega, così pure il tuo AI impara per la prossima.
O i catch vuoti:
try { await processData(data); } catch (e) { // TODO: handle error }
“63:11 error Catch block vuoto che ingoia errori in silenzio.” Bum. Sparito.
E i nidi? L’AI impila if come piramidi del 1999. La regola prefer-early-return li appiattisce: no data? Esci presto. Pulito, leggibile, a prova di bomba.
Non è chiacchiera. È estratto da carneficine reali — studi empirici, 333 bug, 558 snippet schifosi. Punti ciechi dell’AI, codificati.
eslint-plugin-llm-core Trasformerà l’AI nel Tuo Nuovo Lead Developer?
Risposta breve: più di quanto immagini.
Ti ricordi JSLint nei primi 2000? JavaScript era il far west di bizzarrie browser e codice da cowboy. Il linter di Crockford lo domò, aprendo la strada al web dev moderno. eslint-plugin-llm-core? È il JSLint dell’era AI.
La mia previsione audace — e l’intuizione che all’originale sfugge: questo plugin ribalta l’AI da ‘assistente’ a ‘co-pilota che lasci solo’. Addestralo con i suoi messaggi di errore nei prompt, e guarda la qualità decollare. Parlo di diff pronti per la produzione dal giorno uno. Basta fare la balia a Copilot o Claude.
Controllo spin aziendale: ok, ci sono le regole di typescript-eslint. Ma quelle sono pure TypeScript, ossessionate dalle spec. Questo? Tarato per la guerra all’AI. Usali insieme — come burro di arachidi e cioccolato.
| typescript-eslint | eslint-plugin-llm-core |
|---|---|
| Correttezza TypeScript | Pattern bug AI |
| Messaggi spec-centrici | Spiegazioni teach-to-fix |
| Conformità linguaggio | Fallimenti LLM |
Installazione? Facilissima.
``` npm install -D eslint-plugin-llm-core
// eslint.config.js import llmCore from ‘eslint-plugin-llm-co
