Cómo revisar el código FiveM generado por IA

Usa la IA para explicar una pequeña parte del código FiveM o proponer un cambio limitado, luego verifica el resultado con tu fuente de framework exacta. El código generado es un borrador: puede inventar exportaciones, omitir dependencias y confiar en valores que deberían verificarse en el servidor.

Proporciona una tarea acotada

Suministra el archivo relevante, el manifiesto, la versión del framework y el error exacto o el comportamiento esperado. Elimina las claves de licencia, las credenciales de la base de datos, las URL de webhook y la información del jugador. Comparte código de terceros solo cuando tengas permiso para hacerlo.

Pide un cambio a la vez: explica una devolución de llamada, repara un error demostrado o añade una interacción validada. Una solicitud de un sistema económico o de trabajo completo oculta demasiadas decisiones de diseño.

Revisa la propuesta antes de ejecutarla

1. Verifica cada nativo, evento y exportación con el recurso instalado o la documentación oficial. Confirma si se ejecuta en el cliente o en el servidor.
2. Compara la lista de dependencias propuesta y el orden de inicio con el manifiesto real. Rechaza las tablas SQL adivinadas y los internos del framework no documentados.
3. Para cualquier recompensa o acción privilegiada, verifica la identidad, el permiso, la propiedad, la posición y el estado actual en el servidor. No aceptes un precio o recompensa suministrado por el cliente como autoridad.
4. Busca eventos repetidos, pagos duplicados, bucles sin límite y devoluciones de llamada que nunca regresan. Pide una explicación de las rutas de fallo.
5. Aplica la diferencia revisada más pequeña en el entorno de prueba y guarda la versión anterior para revertir.

Prueba el comportamiento que implementarás

Ejecuta la interacción normal, la entrada inválida, las solicitudes repetidas, un jugador no autorizado, la reconexión y el reinicio. Compara el estado persistente antes y después para que un menú visualmente funcional no oculte escrituras duplicadas.

Si el cambio afirma mejorar el rendimiento, mide la misma acción antes y después. Una explicación de IA no es un punto de referencia ni un resultado de prueba. Sigue la guía de seguridad de eventos de Cfx.re para el límite de confianza.

Documentación de referencia

Cfx.re — manifiesto de recursos