F-Droidのどのくらいの割合がLLM生成か？

目次 はじめに 問題 アプリが「雰囲気コード」で生成されたものかどうかを知る方法 私の偏見 基準 / 実験 アプリ Amber Aria for Misskey Atmo Engine Aves Libre Balance Baly Groceries Tracker Bati: Fitness RPG Bayesian Bahn Beat Bridge: Bluetooth Music Binary Eye BlockDrop: Block Puzzle Braincup - Brain Training BVDCapture CapCasio G-Shock Smart Sync Chompass - Calorie Tracker DeltaSync Duress Keyboarde Quran evcc - solar charging Fechtkarte Feeder Felicity Music Player FixupXer - URL Enhancer Flexify: Gym Workout Log Forkyz Gem Wallet: Bitcoin, USDT, BNB GeoWeather GitHub Trending & Hacker News GPTMobile GymMane Harp Hue Spill invoice, quote, delivery note KeyStoreViewer kitshn (for Tandoor) Klick'r - Smart AutoClicker Lens HR Léon – The URL Cleaner LetterBox Libre Contacts Backup Lissen: Audiobookshelf client MainTask Mako MarketMonk: Stock Tracker Markleaf MateDroid Materialious MetaGer: Search & Browser Mihrab: Prayer Times & Quran Minesweeper MinkLauncher Open source motd N-Zik neutriNote CE nextcloud Nextcloud Pantry NFC Alarm Clock NouTube NovaDial Offline Translator OPNsense Manager PCAPdroid Personal Stuff Phylax PingOff Pipe Pipe PlainApp: Phone Web Portal Privacy Flip Queens ReadBear Relatrix ReteClock ReteKey Share To InputStick Shattered Pixel Dungeon ShelfDroid ShizuWall Simple Notes Sync Sky Map Snowdrop Suntimes Calendars TacticMaster Tallybook Tasks.org: Open-source To-Do Lists & Reminders Terminator TigerDuck TimeLimit.io Timety trale Tuisku Unciv Universal Installer UnlicenseLauncher Victoria Launcher Voxscribe - Offline Voice Input Water Sort WaveUp Wikipedia Wristotle Companion Xime IMEI Yubico Authenticator いくつかの興味深い観察 brandonp2412 Codeberg 「私に踏み込むな」アプリ 統計と結論 私はF-Droidが大好きです。F-Droidが何を象徴しているのか、そしてそれがユーザーに与える自由が好きです。FOSSアプリのメンテナーとしても、プロジェクトの背後にいる人々について良いことしか言えません。おそらく彼らは少し優しすぎるくらいかもしれません。私がビルド前にコミットを忘れてリポジトリが失敗した回数を考えると😅。 しかし、人間が書いたソフトウェアを見つけるのが今ほど難しいとは思いませんでした。 はじめに 問題 時々、私はただブラウジングするためにF-Droidを開きます。知らなかった問題を解決するアプリを見つけるかもしれないし、すでに使っているもののより良い代替品を見つけるかもしれません。 そしてある日、ブラウジング中に、明らかに醜いAI生成アイコンのアプリに気づきました。それはリストにはありませんし、私はそれを恥じるつもりはありませんが、それは私に考えさせました。F-Droidのどのくらいの割合がAIなのでしょうか？ プログラミングを趣味で行い、まだ学生である私にとって、正直な仕事で汚れていない私は、コーディングの世界がどのようなものかについての知識を、主にクリックベイトのYouTube動画やCSプロフェッショナルのReddit投稿から得ています。彼らはLLMを神の転生か、あるいは単なる補完機能の強化版として描写しています。 どちらも明らかに間違っていますが、私が知りたいことを判断するのに役立つものではありません。現代のプログラミングの実際の状態はどうなのでしょうか？FOSSソフトウェアを使うとき、それがランダムな人が午後に「雰囲気コード」で生成されたものである可能性はどれくらいあるのでしょうか？ アプリが「雰囲気コード」で生成されたものかどうかを知る方法 それがトリックなのです――あなたはできません。テキストは、どんな種類の評価も正確に近づくことを可能にするのに十分なメタ情報を持っていません。しかし、私が最初の文で使ったダッシュがあなたの脳内でアラームを鳴らしたのと同じように、兆候はあります。 それが手作業で気まぐれで偶然に依存するように聞こえるタスクを提示するとしても、兆候、特にLLMコードリポジトリに関しては、見つけるのが難しいことは決してありません。 LLMの主な魅力は、開発者がより怠惰になれることです。それがまさにポイントなのです！あなたはただプロンプトを入力し、座ってリラックスするだけです。ですから、この態度が「雰囲気コーダー」が触れるすべてに反映されていると聞いても驚くべきではありません。 なぜREADMEをゼロから書くのか？笑、LLMにやらせればいい。 コードレビューをする？いや、LLMに自身の変更をレビューさせて、リポジトリへのアクセスも与えてしまえば、コミットボタンを押す必要すらありません。 プロジェクトが正当に見えることに気を使っているなら、これらのことを手作業で行うのはたやすいことです。しかし、それはすべてにおいて低労力なのです。 私の偏見 LLMに対する私のスタンスに興味がない場合は、この部分はスキップできますが、サークルジャークにあまり貢献しないように、私の立場を明確にする必要があります。 まず、LLMが信じられないほど有用で有能であることを認めたいと思います。2026年が進むにつれて、これはますます明らかになってきていますが、人々が半時間で中規模のゲームやソフトウェアを一発で作成できるというのは、たとえ最終製品があまり良くないとしても、信じられないほど印象的です。 また、ソフトウェアがより速く、より安全になることを強く支持しています。Linuxカーネル開発の物語は、LLMが多くの種類のコード問題を特定し、時には解決することさえできることを示しています。 しかし、これらの賛辞はさておき、私はLLMと、それがプログラミング、関連する工学分野、そして社会全体に与えたものに対して、本当に嫌悪感を抱いています。 その存在自体が、自己教育や楽しいサイドプロジェクトを、はるかにやりがいがなくなるものにしています。そう、私は何かを成し遂げたのですが、LLMを使えば、それを4分の1の時間でできたでしょう。そして、あなたがブラックピルを飲み込み、「雰囲気コード」を書くとき、それはさらに悪いです。それは、あなたが何かをしたわけではないのです。機械がそれをしたのです。 さらに、人間の脳への萎縮効果、もっともらしい誤情報を広めるためのその計り知れない能力、そして私たちが無視している気候災害があります。すべて考えるのが楽しいことです。 基準 / 実験 前述のように、スロップ（低品質なコード）を効果的に検出する方法はありません。そこで、リポジトリの美学に基づいた、おおよそ3段階のシステムを提案します。 ほぼAI これは主に、顕著なLLMの匂いがあるプロジェクトを対象としており、コードの50%以上がLLMによって作成されていると予想されることを意味します。いかなる種類のエージェントインフラストラクチャも、AIを責任を持ってコーディングハーネス内で使用することは不可能だと信じているため、自動的にアプリはこのティアに分類されます。 判断が難しい / ほぼ人間 / その他 メンテナーまたは貢献者によって時折LLMコミットが行われるが、ほとんどが人間のように見える。特定の用途を許可するLLMポリシーを持っている可能性がある。このタグは、コードの50%未満がLLMによって作成されていると予想されることを意味します。 AIの兆候なし 疑わしいものは何も見つからなかった / 厳格なLLMポリシーがある。 私の評価は依然としてかなり表面的であり、ティアはかなり緩いことに注意してください。「スロップ検出器」などを構築したわけではないので、私の決定は最近のコミットとその内容、およびプロジェクトのブランディングを見ることに基づいています。 また、確実な方法がないため、誤りがある可能性があることにも注意してください。それでも、私の発見のほとんどは正確であると信じています。 アプリの履歴も調べません。もしアプリが2014年から存在していても、最近のコミットがLLMによって作成されている場合、「ほぼAI」に分類されます。 選択されたアプリは、2026年9月12日にF-Droidにプッシュされたアップデートのバッチでした。これは私にとってかなりの作業量でした😅。 結果だけを知りたい場合は、結果セクションにスキップしてください。 アプリ Amber 説明: Android用Nostrイベント署名者 リポジトリ: https://github.com/greenart7c3/Amber 評価: ほぼAI 根拠: すべての最近のコミットはLLMによって行われ、エージェントからのPRが受け入れられ、Claude CodeとCodexインフラストラクチャが存在する。 Aria for Misskey 説明: インタープラネタリーマイクロブログプラットフォーム🚀に飛び込もう リポジトリ: https://github.com/poppingmoon/aria 評価: AIの兆候なし 根拠: コミット名と構造が少し疑わしく感じられたが、それ以外には何も見られず、慎重を期すことにした。 Atmo Engine 説明: Atmosphere、Glass、Canvas Sketch、プレイリストを備えたアニメーション壁紙。 リポジトリ: https://github.com/saad-khan-rind/nosatmosphereeffect 評価: AIの兆候なし 根拠: READMEでの絵文字の多用はあるが、それ以外は何も疑わしい点はない。 Aves Libre 説明: ギャラリーとメタデータエクスプローラー リポジトリ: https://github.com/deckerst/aves 評価: AIの兆候なし 根拠: 疑わしい点は見当たらなかった。 Balance 説明: プライベートオフライン銀行残高ダッシュボード リポジトリ: https://github.com/AshkanRafiee/balanc