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