FOSS geliştiricisi, LLM ile yazılmış kod izlerini aramak için 102 F-Droid uygulamasını inceledi

Tek bir güncelleme grubu, elle kontrol edildi

Ücretsiz ve açık kaynak Android uygulamalarını sürdüren bir geliştirici, net bir soru soran resmi olmayan bir denetim yayımladı: FOSS Android yazılımının ana topluluk deposu olan F-Droid'in ne kadarı büyük dil modelleri tarafından yazılıyor? tintotint.eu'da yayımlanıp Hacker News'in ana sayfasına düşen yazı, tesadüfi bir göz atmadan doğdu. Katalogda gezinirken yazar, bariz şekilde makine tarafından üretilmiş olduğunu tanımladığı bir simgeye sahip bir uygulamaya rastladı ve bunun ne kadar yaygın olduğunu merak etmeye başladı.

Bir yanıta ulaşmak için yazar, F-Droid'in 12 Eylül 2026'da gönderdiği güncelleme grubundaki her uygulamayı inceledi; bu, toplam 102 proje demekti ve her biri LLM yazarlığı işaretleri açısından derecelendirildi.

Dedektör değil, üç kademeli bir ölçüt

Yazar, güvenilir tespitin imkânsız olduğu konusunda açık: onların görüşüne göre kod ve düzyazı, yazarlığı doğru şekilde değerlendirmek için yeterli metadata taşımıyor. Bunun yerine denetim, her deponun genel görünümüne dayanan gevşek bir ölçüt kullanıyor:

• Çoğunlukla yapay zekâ: kodun yarısından fazlasının LLM tarafından yazıldığı beklentisi. Depoda çalışmak üzere kurulmuş Claude Code veya Codex gibi herhangi bir agentic altyapının varlığı, bir uygulamayı otomatik olarak bu kademeye yerleştirir; çünkü yazar, yapay zekânın bir coding harness içerisinden sorumlu biçimde kullanılabileceğine inanmıyor.
• Söylenmesi zor / Çoğunlukla insan / diğer: sürdürücüler veya katkıda bulunanlardan gelen ara sıra LLM commit'leri, ancak projenin çoğunlukla insan işi olarak okunması, muhtemelen sınırlı yapay zekâ kullanımına izin veren bir politika altında.
• Yapay zekâ belirtisi yok: şüpheli bir şey bulunmadı ya da proje katı bir yapay zekâ politikası uyguluyor.

Değerlendirmeler herhangi bir tespit aracından değil, yakın tarihli commit'leri okumaktan ve proje markasını kontrol etmekten geldi. Yazar, derecelendirmelerin yüzeysel olduğunu, hataların muhtemel olduğunu ve proje geçmişinin bilinçli olarak yok sayıldığını kabul ediyor: 2014'ten beri var olan bir uygulama, yakın tarihli commit'leri makine tarafından yazılmış görünüyorsa hâlâ en üst kademeye yerleşiyor.

Denetimin dayandığı ipuçları, bu projelerin nasıl yönetildiğine dair daha geniş bir teoriden kaynaklanıyor. LLM'lerin çekiciliği geliştiriciye daha az iş yaptırmak, diye savunuyor yazar, ve bu tutum her yerde görülüyor: elle yazılmış bir README yerine üretilmiş bir README, kendi değişikliklerini inceleyen bir LLM, kimsenin commit düğmesine basmasına gerek kalmasın diye depoya erişimi olan bir agent. Meşru görünmek isteyen bir proje bu eserleri elle de üretebilirdi, diye belirtiyor yazar, ama pratikte köşeler kesik kalıyor.

Derecelendirmeler ne gösteriyor

Yayımlanan liste üç kademenin tamamına yayılıyor. Çoğunlukla yapay zekâ olarak işaretlenenler: Android için bir Nostr olay imzalayıcısı olan Amber; burada yakın tarihli tüm commit'ler bir LLM ile yapılmış, agent'lardan gelen pull request'ler kabul edilmiş ve Claude Code ile Codex altyapısı mevcut; Deutsche Bahn trenleri için ampirik varış zamanı dağılımlarını hesaplayan BayesianBahn; her commit Claude ile ortak yazılmış; çevrimdışı bir banka bakiyesi panosu olan Balance ve Baly Groceries Tracker; ikisi de kod ve commit'lerdeki genel ipuçları gerekçesiyle; ve yapay zekâ kullanımını README'de açıklayan Bati: Fitness RPG; denetçi, bu jesti kolaylaştırdığı için kendisine teşekkür etti.

Temiz değerlendirilenler: şüpheli hiçbir şey bulunmayan galeri ve metadata gezgini Aves Libre ile QR ve barkod tarayıcısı Binary Eye; emoji ağırlıklı README'si kaş kaldıran ama başka bir şey bulunmayan Atmo Engine; ve commit adlandırması ile yapısının sınırda hissedildiği ama şüpheyle karşılanan Aria for Misskey.

Yazarın beyan ettiği duruşu

Yazar, bulgulardan önce duruşunu açıklıyor. Yazı, LLM'lerin gerçekten yetenekli olduğunu kabul ediyor; insanların orta ölçekli oyunları ve yazılımları yarım saatte tek seferde üretmesine ve yapay zekânın Linux kernel geliştirmesinde kod sorunlarını bulup bazen düzeltmesine işaret ediyor. Aynı zamanda yazar, teknolojinin programlamaya ve öğrenmenin kendisine ne yaptığından hoşlanmadığını yazıyor: bir model bunları daha hızlı üretebilecekken yan projeler daha az tatmin edici hissettiriyor, insan becerileri köreliyor, makul görünen yanlış bilgiler yayılıyor ve çevresel maliyetler büyük ölçüde yok sayılıyor.

Neden önemli

F-Droid'in değer önerisi özgür yazılımın insan eli tarafından sürdürülmesi ve bu denetim, bu varsayımın artık uygulama uygulama kontrol edilmesi gerektiğini gösteriyor. İki sonuç öne çıkıyor. Birincisi, seçicilik: güvenilir bir dedektör olmadığından FOSS depolarındaki kalite kontrolü, commit örüntüleri, ortak yazar trailer'ları ve README açıklamaları gibi sezgisel yöntemlere ve yüz depoyu elle okumaya istekli gönüllülere dayanıyor; Bati'nin açıklaması, tespite kıyasla en ucuz uygulanabilir alternatifin dürüstlük olduğunu gösteriyor. İkincisi, keşif: denetimi tetikleyen göz atma deneyimi, katalog girdilerinin anlamlı bir kısmı sürdürülüyor gibi görünen ama büyük ölçüde üretilmiş öğleden sonra projeleri olduğunda bozuluyor ve kullanıcılar ile diğer sürdürücüler farkı söyleyemez hale geliyor.