В 2026 году как-то уже неловко не использовать ИИ в задачах разработки. Быстро, с достаточно высоким качеством кода, да еще и тонкие моменты укажет и т.д. Но есть задачи связанные с работой, а есть задачи связанные с исследованием новых фремворков или новых фич.

И вот, пару дней назад решил я попробовать несколько фич в Open Source фреймворке до которых не доходили руки пол года как. Написал промпт с указанием использования этих фич, запустил...

Результат заставил меня задуматься ...

Когда разработчик просит ИИ сгенерировать код для новой, экспериментальной задачи, модель неизбежно выдает решение на самом популярном стеке. ИИ не может написать нормальный код для технологии, которой пользовались сравнительно небольшое количество человек. В результате у нового фреймворка нет шанса накопить критическую массу кода, потому что никто не пишет его без ИИ, а ИИ его не пишет, потому что его нет в данных.

Раньше новые фреймворки получали популярность и долю в рынке за счет удобства работы с ним или повышения производительности. Сегодня разработчику не нужно изучать философию нового фреймворка. Зачем переходить и изучать что-то новое, если Claude позволяет писать громоздкий (с точки зрения нового фреймворка), но работающий код за секунды? ИИ берет на себя ту самую сложность, ради преодоления которой и создавались фреймворки.

В общем, как вы наверное уже поняли, результат был так себе...

Какие из этого выводы? Пока что выводы делать рано. Но как-то страшно что использование ИИ может привести к застою и отсутствию инноваций в разработке.