В 2025 году разработка программного обеспечения перешагнет тихий порог. В нашем последнем отчете Octoverse мы обнаружили, что самые быстрорастущие языки, инструменты и проекты с открытым исходным кодом на GitHub больше не связаны с поставкой большего количества кода. Вместо этого они направлены на уменьшение трений в мире, где ИИ помогает разработчикам создавать больше и быстрее.
Глядя на некоторые области с самым быстрым ростом за последний год, мы можем увидеть, как девелоперы адаптируются:
- Языки программирования, которые больше всего используются в рабочих процессах разработки с использованием искусственного интеллекта.
- Инструменты, которые выигрывают, когда важны скорость и воспроизводимость.
- Области, в которых появляются новые участники (и что помогает им оставаться вовлеченными).
Вместо того, чтобы перечислять тенденции, мы хотим сосредоточиться на том, что эти признаки означают для того, как создается программное обеспечение сегодня, и какие варианты вы могли бы рассмотреть в 2026 году.
Слон в комнате: TypeScript — новый номер 1
В августе 2025 года TypeScript впервые стал наиболее используемым языком на GitHub, обогнав Python и JavaScript. За последний год к TypeScript присоединилось более миллиона участников, что является самым большим абсолютным увеличением среди всех языков на GitHub.
Python также продолжал быстро расти, добавив почти 850 000 участников (+48,78% по сравнению с прошлым годом), в то время как JavaScript рос медленнее (+24,79%, ~427 000 участников). TypeScript и Python вместе значительно опередили JavaScript как по общему, так и по процентному росту.
Этот сдвиг означает нечто большее, чем просто изменение приоритетов. Типизированные языки все чаще становятся стандартными для новых разработок, особенно когда кодирование с помощью ИИ становится рутинным. Почему так?
На практике значительная часть сбоев, с которыми команды сталкиваются при работе с кодом, сгенерированным ИИ, выражается в несоответствии типов, нарушении контрактов или неправильных представлениях между компонентами. Системы строгого типа действуют как ранние ограждения: они могут помочь обнаружить ошибки на ранней стадии, сократить отток проверок и облегчить обоснование изменений, внесенных ИИ, до того, как код достигнет рабочей версии.
Если вы собираетесь использовать ИИ при разработке программного обеспечения, чем ежедневно занимается все больше и больше разработчиков, строго типизированные языки — ваш друг.
На практике это означает:
- Если вы сегодня начинаете новый проект, TypeScript быстро становится стандартным (особенно для команд, использующих ИИ в повседневной разработке).
- Если вы внедряете рабочие процессы с использованием искусственного интеллекта в существующую базу кода JavaScript, добавление типов может уменьшить трудности по сравнению с переключением моделей или инструментов.
Python важен для ИИ
Количество участников показывает, кто использует язык. Данные репозитория показывают, какой язык используется для каких сборок.
Если рассматривать репозитории, ориентированные на искусственный интеллект, Python выделяется. К августу 2025 года почти половина всех новых AI-проектов на GitHub была создана преимущественно на Python.
Это важно, потому что проекты искусственного интеллекта сейчас составляют непропорционально большую долю импульса с открытым исходным кодом. Шесть из десяти самых быстрорастущих проектов с открытым исходным кодом участников в 2025 году были сосредоточены непосредственно на инфраструктуре или инструментах искусственного интеллекта.
Роль Python здесь не нова, но она развивается. Данные свидетельствуют о переходе от экспериментов к готовым к производству системам искусственного интеллекта, при этом Python все чаще опирается на упаковку, оркестрацию и развертывание, а не просто живет в блокнотах.
Более того, Python, вероятно, продолжит расти в 2026 году, поскольку ИИ продолжает получать поддержку и дополнительные проекты.
На практике это означает:
- Python остается основой прикладной работы в области ИИ, от обучения и вывода до оркестровки.
- Навыки Python, ориентированные на производство, такие как упаковка, типизация, CI и контейнеризация, становятся более важными, чем просто исследовательские сценарии.
Более глубокий взгляд на лучшие проекты с открытым исходным кодом
Глядя на наиболее быстрорастущие проекты, можно увидеть четкую закономерность: разработчики оптимизируют скорость, контроль и предсказуемые результаты.
Многие из самых быстрорастущих устройств делают упор на производительность и минимализм. Такие проекты, как astral-sh/uv, менеджер пакетов и проектов, ориентированы на значительно более быстрое управление пакетами Python. Это отражает медленные петли обратной связи и растущую нетерпимость к недетерминированным средам.
Наличие только одного из этих проектов может быть аномалией, но наличие нескольких указывает на явную тенденцию. Эта тенденция тесно связана с рабочими процессами с использованием искусственного интеллекта, где скорость итерации и воспроизводимость напрямую влияют на производительность разработчиков.
На практике это означает:
- Быстрая установка и детерминированные сборки становятся все более важными наряду с глубиной функций.
- Инструменты, которые уменьшают количество моментов «это работает на моей машине», завоевывают внимание разработчиков.
Где впервые появляются участники открытого исходного кода
По мере роста числа разработчиков понимание того, где в первую очередь появляются участники (и почему), становится все более важным.
Такие проекты, как VS Code и First Contribution, возглавили прошлогодний список, что отражает как масштаб широко используемых инструментов, так и постоянную потребность в простых точках входа в открытый исходный код (в частности, мы определяем вклад как любую деятельность по созданию контента на GitHub).
Несмотря на этот рост, базовое управление проектами остается неравномерным по всей экосистеме. Файлы README распространены, но руководства для участников и кодексы поведения по-прежнему встречаются относительно редко, несмотря на увеличение числа впервые вносящих вклад.
Этот пробел представляет собой одно из самых эффективных улучшений, которые могут сделать сопровождающие и сообщества открытого исходного кода. Тот факт, что большинство проектов в этом списке имеют подробную документацию о том, что это за проект и как внести свой вклад, показывает важность этого руководства.
На практике это означает:
- Четкая документация снижает стоимость вкладов по сравнению с новыми функциями.
- Руководства и кодексы поведения для участников могут помочь превратить любопытство в постоянное участие.
- Улучшение чистоты проекта часто является самым быстрым способом расширить базу участников.
собрать все это вместе
В целом эти тенденции указывают на изменение того, что ценят разработчики и как они выбирают инструменты.
ИИ больше не является отдельной категорией развития. Он определяет языки, которые используют команды, какие инструменты набирают обороты и какие проекты привлекают участников.
Типизированные языки, такие как TypeScript, становятся стандартом надежности в масштабе, в то время как Python остается центральным элементом систем на базе искусственного интеллекта по мере их перехода от прототипа к производству.
Во всей экосистеме разработчики награждают инструменты, которые уменьшают трение за счет быстрых циклов обратной связи, воспроизводимых сред и четких путей внесения вклада.
Разработчики и команды, оптимизирующие скорость, ясность и надежность, определяют способ создания программного обеспечения.
Напоминаем, что вы можете просмотреть полный отчет за октябрь 2025 года, чтобы получить дополнительную информацию и сделать собственные выводы. Существует много хороших данных, и мы просто подчеркиваем, что вы можете извлечь из них.
написал
