Slopo находит дубли кода через структурные фрагменты и кластеризацию — кандидаты на проверку

Проблема дублирования кода при ИИ-генерации знакома многим: нейросети плодят сотни тысяч строк в сутки, а стандартные линтеры не справляются. Slopo предлагает другой подход: использовать tree-sitter для выделения структурных фрагментов, затем превращать их в эмбеддинги и кластеризовать — так находятся кандидаты в дубли.

Автор не только нашёл этот проект, но и доработал его, натравив codex-ultra (предположительно, большую модель) на кластеры. Теперь система запоминает не просто факт просмотра, а принятое решение: новый, изменившийся или исчезнувший кандидат требует повторной проверки. Сборка вынесена в отдельный проект, но отдельно ещё не тестировалась.