ज़ोंडर लैब्स ने AI और मानव लेखन की स्पष्टता के लिए हाथ से लेबल किया। क्लॉड कोड उत्तरों में, 27% वाक्यों में यह छिपा हुआ है कि वास्तव में किसने क्या किया। स्टैक ओवरफ्लो उत्तरों में, 1%। अस्पष्ट शब्दावली की दर स्टैक ओवरफ्लो की तुलना में लगभग 9 गुना अधिक थी। उनका क्लॉड कोड से वास्तविक उदाहरण: "डेटाबेस तैयारी जांच यूजर-सेशन एंट्री सीमा पर स्थित है, प्रमाणीकरण हैंडलर के चलने से पहले" वे यह भी कहते हैं कि एम-डैश और "डेल्व" वास्तव में समस्या नहीं हैं। जो सही है। नाराजगी की बात यह है कि PR विवरण को तीन बार पढ़ने के बाद भी पता नहीं चलता कि क्या बदला गया। छोटे नमूने (प्रति समूह 90 से 240 वाक्य), इसलिए सावधानी से। लेकिन "यूजर-सेशन एंट्री सीमा" एक अपराध है।
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