Кого-то вообще волнует, какой фреймворк вы используете?

MMaximilian Schwarzmüller
Computing/SoftwareSmall Business/StartupsAdult EducationInternet Technology

Transcript

00:00:00Насколько важен выбор технологического стека для таких разработчиков, как мы с вами, сейчас, в апреле 2026 года,
00:00:23со всеми событиями в сфере ИИ, развитием моделей и, что еще важнее, инструментов управления агентами, таких как Cloud Code, Codex и других.
00:00:31Я выпускал видео об этих инструментах, и у меня есть курсы по ним, если вам интересно — курсы по Cloud Code и Codex сейчас очень популярны.
00:00:42Но вопрос, который я хочу рассмотреть сегодня и поделиться своим мнением: насколько важен выбор технологического стека разработчиком?
00:00:57Имеет ли это значение, или стоит позволить ИИ решать за нас? Или, что более актуально, должны ли мы принимать решения, исходя из того, что будем использовать ИИ?
00:01:16Самый простой вариант — вообще не заботиться о стеке. Я сосредоточусь на веб-разработке, так как это моя основная сфера,
00:01:29но, полагаю, это применимо ко всем типам разработчиков. Можно пойти по легкому пути: вы используете, скажем, Cloud Code,
00:01:47и вам не важно, какой стек выбран. Какая разница, используете ли вы TypeScript и Next.js с React,
00:02:09или чистый JavaScript и TanStack Start, или, может быть, Angular вместо React. Кого это волнует? Пусть решает ИИ.
00:02:16Конечно, так можно делать, но здесь мы вступаем в область «вайб-кодинга». Как только вы перестаете делать выбор,
00:02:45перестаете направлять ИИ и заботиться о коде — это и есть мое определение вайб-кодинга.
00:02:59Это один из аргументов в пользу того, что выбор больше не имеет значения, но я еще вернусь к этому вопросу.
00:03:16Другой, возможно, более актуальный аспект: вы все еще делаете выбор, но на него влияет тот факт,
00:03:44что вы собираетесь активно использовать ИИ в процессе разработки. Вы будете проверять код, вам не все равно, вы не просто вайб-кодите,
00:04:06но вы выбираете стек, в котором ИИ силен. Например, TypeScript и Next.js с React, потому что на них было много тренировочных данных.
00:04:28Вот два основных момента: первый — когда нам все равно и за нас выбирает ИИ (вайб-кодинг), и второй — когда ИИ влияет на наш выбор.
00:04:43Я бы сказал, что оба подхода в какой-то степени неверны и недальновидны. Я считаю, что сейчас для разработчика
00:05:06как никогда важно иметь собственное мнение о стеке, на котором предстоит работать, и принимать взвешенные решения.
00:05:24Потому что стиль нашей работы меняется. Мы пишем меньше кода. Я определенно пишу меньше кода.
00:05:36Возможно, у вас иначе, но в индустрии в целом виден явный сдвиг: разработчики пишут меньше кода,
00:05:53занимаясь вместо этого оркестровкой и использованием ИИ-агентов и инструментов. Это означает,
00:06:13что принимаемые нами решения становятся еще важнее. Если вы уйдете в вайб-кодинг и позволите ИИ делать выбор за вас,
00:06:28это может привести к не самому радужному будущему для вас как разработчика по очевидным причинам.
00:06:43Кому вы будете нужны, если вы просто спрашиваете ИИ, не имея собственного мнения и не влияя на результат? Для этого разработчик не нужен.
00:06:51Это может подойти для быстрой сборки прототипа или внутреннего приложения, которое должно просто работать,
00:07:01где вас не волнуют крайние случаи, нюансы или безопасность. Определенно есть сценарии, где вайб-кодинг допустим.
00:07:09Это также может быть полезно для людей, не умеющих программировать, но способных создать нужный им софт своими силами.
00:07:20Несмотря на все минусы, у вайб-кодинга есть свое назначение. В таких случаях выбор стека действительно не важен,
00:07:34а люди, практикующие это, могут даже не знать, какие существуют варианты.
00:07:45Что касается влияния ИИ на выбор стека, я бы сказал, что это было актуально год назад,
00:08:00но точно не сегодня. И вот почему. Очевидно, что у ИИ есть «любимый» стек. Я говорил об этом раньше.
00:08:10Если пустить всё на самотек в веб-разработке, велика вероятность, что вы получите проект на TypeScript, React, Next.js и Tailwind.
00:08:17Это фавориты ИИ, и на то есть причины. В обучающих данных было огромное количество таких проектов.
00:08:31Но если посмотреть на данные шире и включить код начала 2010-х, то там не будет ни Tailwind, ни TypeScript, ни Next.js.
00:08:44Зато там было полно проектов на чистом JavaScript и jQuery. Однако они не стали любимцами ИИ.
00:09:04Дело не только в объеме данных, хотя это и важно. Модели ИИ проходят через разные стадии развития.
00:09:20Есть предварительное обучение, тонкая настройка, обучение с подкреплением — на этих этапах провайдеры формируют поведение модели.
00:09:34Кроме того, есть системные промпты. В инструментах вроде Cloud Code есть невидимый промпт, который указывает ИИ,
00:09:51как именно ему следует действовать. И мы видим, что модели явно склоняют к предпочтению технологий вроде TypeScript и React.
00:10:07Почему? Тот же TypeScript отлично подходит для ИИ, так как модель может проверить созданный код на наличие ошибок типизации.
00:10:24Конечно, отсутствие ошибок типизации не гарантирует, что код качественный или работает именно так, как вам нужно.
00:10:43Но это индикатор. Насколько я знаю, такой код обычно качественнее, чем на чистом JavaScript.
00:10:57Это причины, по которым у ИИ есть любимый стек и почему вы можете решить придерживаться именно его.
00:11:03Например, вы решите не использовать чистый JavaScript, потому что услышали от меня, что ИИ лучше работает с TypeScript.
00:11:14В этом есть доля правды, но сейчас, в апреле 2026 года, уже многократно доказано на моем и чужом опыте,
00:11:28что ИИ и агенты вроде Claude Code отлично справляются с любым стеком, который вы им предложите.
00:11:42Раньше было раздражающе работать с новыми библиотеками, по которым не было данных в обучении, но сейчас это не проблема.
00:11:51Разработчик может просто открыть документацию любой библиотеки — будь то последняя версия Nuxt.js или Svelte 5.
00:12:03Или, например, относительно новый TanStack Start. Вы можете просто добавить нужные статьи из документации в контекст чата,
00:12:17чтобы ИИ ознакомился с ними. Модель поймет примеры кода и пояснения и применит их в вашем проекте,
00:12:23так что вы спокойно можете использовать в работе самые свежие библиотеки.
00:12:30И сейчас вам даже не всегда нужно делать это вручную. Достаточно составить точный промпт,
00:12:34указав, что вы хотите использовать, скажем, TanStack Start, и попросить ИИ изучить документацию.
00:12:44Если у вас подключен MCP или используются агенты вроде Claude Code, у них есть поиск в вебе. Они сами найдут документацию,
00:12:49и вы можете направлять этот процесс с помощью навыков (skills). У меня есть навык «code research», где я прописываю,
00:12:55как именно ИИ должен искать информацию. В таком случае вам даже не нужно самому предоставлять документацию.
00:13:02ИИ сам найдет и подтянет нужные данные по мере необходимости. И, как ни странно, вы как разработчик все еще можете писать код.
00:13:12Оказывается, если в проекте уже есть код, ИИ стремится копировать его стиль.
00:13:19Если вы создали проект и уже написали там какие-то функции или роуты, используя Nuxt.js или TanStack Start,
00:13:28ИИ подхватит это и обычно не начнет внезапно использовать синтаксис Next.js в проекте на TanStack Start.
00:13:35Сочетание существующего кода, правильного контекста и направления ИИ к изучению документации
00:13:45позволяет сегодня легко работать с любым стеком, даже если он не является стандартным для ИИ.
00:13:52Таков мой опыт, и я читал много похожих отзывов в X (Twitter). Это абсолютно жизнеспособно сегодня.
00:13:59И это возвращает меня к исходному вопросу: имеет ли выбор стека значение?
00:14:09Ведь это здорово, что вы не обязаны выбирать один из двух путей. Но важно ли это? Я считаю, что очень важно.
00:14:20Как я и говорил, это одна из вещей, отличающих профессионального разработчика от обывателя. Разным проектам подходят разные стеки.
00:14:30Теоретически можно построить что угодно на чем угодно, и часто это не критично, но иногда это имеет значение.
00:14:41Если вы работаете над проектом, где важна производительность — и я не про приложение для десяти пользователей,
00:14:53а про крупные проекты — вы можете предпочесть язык бэкенда типа Go, чтобы получить лучшую производительность
00:15:08и меньшее потребление памяти, чем, скажем, с TypeScript. При этом отмечу, что нет смысла переоптимизировать,
00:15:20если вы только начинаете и не знаете, сколько будет пользователей. Если приложение начнет «задыхаться» от нагрузки,
00:15:30его всегда можно переписать. С ИИ это стало проще, чем когда-либо. Но да, такие решения все еще важны.
00:15:40Также важно то, что знаете вы сами. Если вы эксперт в Angular, нет смысла делать приложение на React.
00:15:44Ведь вы как разработчик должны понимать и проверять код, а иногда и писать его самому, чтобы направлять ИИ в нужную сторону.
00:15:56Мы не хотим становиться «вайб-кодерами». Вместо этого мы хотим использовать свои знания и усиливать их с помощью ИИ.
00:16:04Так что если вы в чем-то разбираетесь очень хорошо — это отличный повод выбрать именно эту технологию, библиотеку или язык.
00:16:16Поэтому — да, выбор технологического стека важен. У каждого языка и фреймворка есть своя цель и причина существования.
00:16:23Конечно, можно поспорить, что происходят изменения. Лет пять-шесть назад новая библиотека могла появиться,
00:16:35просто потому что предлагала лучшую эргономику для разработчика. Сегодня это может быть менее актуально.

Key Takeaway

В апреле 2026 года выбор технологического стека остается обязанностью профессионального разработчика для обеспечения производительности и безопасности, несмотря на способность ИИ-агентов осваивать любую библиотеку через контекстное обучение и веб-поиск.

Highlights

Искусственный интеллект отдает явное предпочтение стеку TypeScript, React, Next.js и Tailwind из-за огромного объема обучающих данных и встроенных системных промптов.

Инструменты вроде Claude Code и Codex позволяют ИИ эффективно работать с любым стеком, включая Svelte 5 или TanStack Start, путем прямого анализа актуальной документации через веб-поиск или MCP.

Вайб-кодинг — это процесс разработки, при котором программист полностью делегирует выбор технологий и написание кода ИИ, отказываясь от управления результатом.

Использование TypeScript повышает качество генерируемого ИИ кода, так как модель может самостоятельно проверять синтаксис на наличие ошибок типизации.

Выбор языка бэкенда, например Go, остается критически важным для высоконагруженных систем с жесткими требованиями к потреблению памяти и производительности.

Наличие существующего кода в проекте заставляет ИИ следовать установленному стилю и предотвращает случайное смешивание синтаксиса разных фреймворков.

Timeline

Феномен вайб-кодинга и роль ИИ в выборе технологий

  • Развитие инструментов управления агентами типа Claude Code и Codex меняет подход к выбору стека в веб-разработке.
  • Вайб-кодинг определяется как полный отказ разработчика от направления ИИ и заботы о структуре кода.
  • Делегирование выбора технологий искусственному интеллекту допустимо только для создания быстрых прототипов или простых внутренних приложений.

Появление продвинутых ИИ-инструментов в 2026 году создает соблазн полностью переложить принятие технических решений на алгоритмы. Этот подход экономит время на начальном этапе, но лишает разработчика контроля над нюансами и безопасностью продукта. Вайб-кодинг становится инструментом для людей без навыков программирования, позволяя им создавать работающее ПО без глубоких знаний архитектуры.

Причины доминирования определенных фреймворков в ответах ИИ

  • Модели ИИ имеют фаворитов в лице TypeScript и Next.js не только из-за объема данных, но и благодаря специфической тонкой настройке провайдерами.
  • TypeScript служит индикатором качества для ИИ, позволяя модели верифицировать код через отсутствие ошибок типизации.
  • Системные промпты в современных инструментах разработки неявно склоняют ИИ к использованию самых популярных современных библиотек.

Хотя в данных начала 2010-х годов преобладали jQuery и чистый JavaScript, современные модели обучаются отдавать приоритет TypeScript. Это связано с тем, что типизация помогает ИИ минимизировать логические ошибки при генерации. Провайдеры инструментов вроде Cloud Code также внедряют инструкции, которые заставляют агентов выбирать наиболее поддерживаемые и современные решения по умолчанию.

Методы работы с нестандартными и новыми стеками

  • ИИ-агенты успешно справляются с новейшими библиотеками вроде Svelte 5 или TanStack Start при предоставлении актуальной документации в контекст.
  • Функция поиска в вебе и специализированные навыки позволяют ИИ самостоятельно находить и изучать последние изменения в технологиях.
  • ИИ сохраняет последовательность в архитектуре, имитируя стиль и синтаксис уже написанного в проекте кода.

Ограничение знаний моделей датой обучения больше не является препятствием для использования свежего ПО. Разработчик может направить ИИ на изучение документации через протокол MCP или веб-поиск, что позволяет внедрять даже те библиотеки, которые вышли после релиза модели. Правильно составленный промпт и наличие примеров кода в репозитории гарантируют, что ИИ не будет навязывать стандартные решения в специфическом окружении.

Необходимость осознанного выбора стека профессионалом

  • Собственное мнение о стеке отличает профессионального инженера от обычного пользователя ИИ-инструментов.
  • Экспертиза в конкретной технологии остается решающим фактором, так как разработчик обязан проверять и направлять работу ИИ.
  • Оптимизация производительности через выбор языков вроде Go оправдана в крупных проектах с высокими нагрузками.

Поскольку разработчики пишут меньше кода вручную и больше занимаются оркестровкой агентов, каждое архитектурное решение приобретает больший вес. Знание конкретного фреймворка необходимо для верификации того, что генерирует ИИ, и предотвращения накопления технических долгов. Выбор стека должен основываться на целях проекта и личном опыте программиста, а не на случайных предпочтениях модели.

Community Posts

View all posts