Знакомо ли вам это чувство, когда сенсорный триггер мгновенно возвращает вас к моменту вашей жизни? Для меня это морозное лето. Один удар – и в 5 утра я снова в армии в строю. Мои плечи напряглись. Мое тело помнит. Это бросает вызов здравому смыслу. Так работает память. Мы устанавливаем прочные связи между опытом и сигналами вокруг него. Эти шаблоны закодированы и направляют наше поведение даже после того, как момент прошел.
Та же картина происходит и в экосистеме программного обеспечения, поскольку ИИ становится неотъемлемой частью того, что мы создаем. Например, мы связываем удобство и конкретные технологии. Эти циклы влияют на то, чего достигают разработчики, чему они предпочитают учиться и, в конечном итоге, какие технологии набирают обороты.
Данные за октябрь 2025 года показывают это в режиме реального времени. И это не тонко.
В августе 2025 г. TypeScript обогнал Python и JavaScript и впервые стал наиболее используемым языком на GitHub.. Это заголовок. Но более глубокая история, на которую это намекает, заключается в следующем: ИИ не просто ускоряет кодирование. Это изменение языков, фреймворков и инструментов, которые в первую очередь выбирают разработчики.
Петля удобства — это то, как память становится поведением
Когда задача или процесс выполняются гладко, ваш мозг запоминает. Удобство привлекает внимание. Меньше трений становится приоритетом, а масштабные приоритеты могут изменить экосистему.
Восемьдесят процентов новых разработчиков на GitHub используют Copilot в течение первой недели. Эти первоначальные воздействия сбрасывают базовый уровень того, что означает «легко».
Когда ИИ обрабатывает шаблонный и подверженный ошибкам синтаксис, штраф за выбор мощных, но сложных языков исчезает. Разработчики перестают избегать инструментов с высокими издержками и начинают выбирать на основе полезности. Данные по освоению языка отражают этот поведенческий сдвиг:
Последнее имеет значение. Мы не сразу влюбились в Баша. ИИ компенсировал трение, которое делало написание сценариев оболочки болезненным. Итак, теперь мы используем правильный инструмент для работы без обычных затрат.
Вот что на самом деле показывает нам Octoverse: Предпочтения разработчиков смещаются в сторону технологий, которые лучше всего работают с инструментами, которые мы уже используем.
Технические причины изменения
Существуют веские технические причины, по которым ИИ работает лучше со строго типизированными языками.
Строго типизированные языки накладывают более очевидные ограничения на ИИ. В JavaScript переменная может быть чем угодно. В TypeScript объявление x: string Немедленно удаляет все нестроковые операции. Это препятствие имеет значение. Ограничения помогают ИИ генерировать более надежный и контекстно-корректный код. И разработчики отвечают на эту надежность.
Это влияние становится еще больше, если вы посмотрите на интеграцию моделей искусственного интеллекта на GitHub. Сейчас более 1,1 миллиона публичных репозиториев используют LLM SDK. Это массовое внедрение, а не маргинальные эксперименты. И основное внимание уделяется языкам и платформам, которые лучше всего работают с ИИ.
Двигайтесь быстрее, не нарушая архитектуру
Инструменты искусственного интеллекта повышают продуктивность разработчиков так, как мы раньше не видели. Вопрос в том, как их стратегически использовать. Команды, которые добиваются наилучших результатов, не борются с циклом функций. Они разрабатывают свои рабочие процессы таким образом, чтобы использовать его, сохраняя при этом важные архитектурные стандарты.
Для разработчиков и команд
Прежде чем создавать шаблоны, установите шаблоны. ИИ блестяще следует установленным шаблонам, но изо всех сил пытается изобрести их изящными способами. Если вы определите несколько первых конечных точек или компонентов с четкой структурой, Copilot будет следовать этим шаблонам. Хороший базовый масштаб. Слабые люди поднимаются.
Используйте систему типов как ограждение, а не опору. TypeScript уменьшает количество ошибок, но проверка типов — это не то же самое, что выражение правильной бизнес-логики. Используйте типы для ограничения пространства допустимого кода, а не в качестве основного сигнала правильности.
Тестируйте код, сгенерированный ИИ, более тщательно, а не менее. Существует соблазн доверять выводам ИИ, потому что они «выглядят правильно» и проходят первоначальную проверку. Сопротивляйтесь ему. Не пропускайте тест.
для инженерных руководителей
Осознайте скачок скорости и приготовьтесь к его цене. Разработка с помощью искусственного интеллекта часто приводит к увеличению пропускной способности на 20–30 процентов. Это победа. Но высокая пропускная способность означает, что архитектурные отклонения могут быстро накапливаться без надлежащих ограждений.
Стандартизируйте перед масштабированием. Образец документа. Опубликовать репозиторий шаблонов. Сделайте ваши архитектурные решения ясными. Инструменты ИИ будут отражать любую структуру, которую они видят.
Отслеживайте, что генерирует ИИ, а не только сколько. Панель мониторинга показателей использования Copilot (теперь общедоступная предварительная версия для Enterprise) позволяет вам выйти за рамки показателей одобрения. Вы можете отслеживать ежедневных и еженедельных активных пользователей, процент внедрения агентов, добавленные и удаленные строки кода, а также модели использования языков и моделей в вашей организации. Панель мониторинга отвечает на важный вопрос: насколько хорошо команды используют ИИ?
Используйте эти показатели для выявления закономерностей. Если вы наблюдаете высокий уровень внедрения агентов, но проблемы с качеством кода в некоторых командах, это признак того, что этим командам необходимо ускоренное инженерное обучение или более строгие стандарты проверки. Если определенные языки или модели связаны с более высоким уровнем дефектов, это данные, на основании которых вы можете принять меры. API обеспечивает детализацию на уровне пользователя для более глубокого анализа, поэтому вы можете создавать собственные информационные панели, которые отслеживают наиболее важные для вашей организации показатели.
Инвестируйте в возможности архитектурной экспертизы. По мере того, как разработчики становятся более продуктивными, время старших инженеров становится более ценным, а не менее. Кто-то должен гарантировать, что система остается согласованной, поскольку быстро появляется все больше кода.
Делайте архитектурные решения понятными и доступными. ИИ учится на основе контекста. ADR, README, комментарии и хорошо структурированные репозитории — все это помогает ИИ генерировать код, соответствующий вашим принципам проектирования.
Что для вас означают выводы, сделанные в октябре 2025 года?
Выбор технологий, который вы делаете сегодня, определяется силами, которые вы не замечаете: удобство, привычка, поток с помощью искусственного интеллекта и то, сколько трений создает каждый стек.
💡 Совет для профессионалов: Посмотрите на три последних технологических решения, которые вы приняли. Язык для нового проекта, основа для функции, инструмент для вашего рабочего процесса. Насколько поддержка инструментов искусственного интеллекта способствовала этому выбору? Если ответ «немного», готов поспорить, что здесь задействовано гораздо больше, чем вы думаете.
ИИ не просто меняет скорость написания кода. Это меняет экосистему вокруг того, какие устройства с какими языками лучше всего работают. Как только эти закономерности установлены, их становится трудно изменить.
Если вы выбираете технологии, не учитывая совместимость с ИИ, вы готовите себя к будущему конфликту. Если вы создаете языки или фреймворки, поддержка ИИ не может быть второстепенной мыслью.
вот вызов
В следующий раз, когда вы начнете проект, обратите внимание, какие технологии кажутся вам «естественными». Обратите внимание, когда предложения ИИ кажутся интуитивно понятными, а когда нет. Эти моменты трения и потока прямо сейчас определяют ваши будущие приоритеты.
Сознательно ли вы выбираете свои инструменты или они сами выбирают путь наименьшего сопротивления?
Мы все создаем свои собственные цифровые «горячие» моменты. Хитрость заключается в том, чтобы знать о них.
Хотите быть на шаг впереди? Прочтите последний отчет Octoverse и попробуйте панель показателей использования CoPilot.
написал
