Octoverse 2025: ежегодный отчет от GitHub
Вышел новый ежегодный отчет Octoverse, в котором GitHub рассматривает индустрию открытого программного обеспечения и свою роль в ней. Отчет за 2024 год вы можете найти здесь.
Данные этого года выделяют три ключевых изменения:
• Генеративный ИИ теперь является стандартом в разработке. Более 1.1 миллиона публичных репозиториев теперь используют LLM SDK, и 693,867 из этих проектов были созданы за последние 12 месяцев (+178% в годовом исчислении, август 2025 г. по сравнению с августом 2024 г.). Разработчики также смерджили рекордные 518.7 млн пул-реквестов (+29% в годовом исчислении). Более того, внедрение ИИ начинается рано: 80% новых разработчиков на GitHub используют Copilot в первую неделю.
• TypeScript теперь является самым используемым языком на GitHub. В августе 2025 года TypeScript обогнал Python и JavaScript. Его рост иллюстрирует, как разработчики переходят на типизированные языки, которые делают кодирование с помощью агентов более надежным в продакшене. Немаловажно и то, что практически все основные фронтенд-фреймворки теперь по умолчанию используют TypeScript. Тем не менее, Python по-прежнему доминирует в работе с ИИ и в науке о данных, в то время как экосистема JavaScript/TypeScript по-прежнему обеспечивает большую общую активность, чем Python в отдельности.
• ИИ меняет выбор, а не только код. Раньше разработчик подразумевал выбор IDE, языка или фреймворка. В 2025 году ситуация меняется. Мы наблюдаем корреляцию между быстрым внедрением инструментов ИИ и меняющимися языковыми предпочтениями. Этот и другие изменения свидетельствуют о том, что ИИ влияет не только на скорость написания кода, но и на то, какие языки и инструменты используют разработчики.
Вышел новый ежегодный отчет Octoverse, в котором GitHub рассматривает индустрию открытого программного обеспечения и свою роль в ней. Отчет за 2024 год вы можете найти здесь.
Данные этого года выделяют три ключевых изменения:
• Генеративный ИИ теперь является стандартом в разработке. Более 1.1 миллиона публичных репозиториев теперь используют LLM SDK, и 693,867 из этих проектов были созданы за последние 12 месяцев (+178% в годовом исчислении, август 2025 г. по сравнению с августом 2024 г.). Разработчики также смерджили рекордные 518.7 млн пул-реквестов (+29% в годовом исчислении). Более того, внедрение ИИ начинается рано: 80% новых разработчиков на GitHub используют Copilot в первую неделю.
• TypeScript теперь является самым используемым языком на GitHub. В августе 2025 года TypeScript обогнал Python и JavaScript. Его рост иллюстрирует, как разработчики переходят на типизированные языки, которые делают кодирование с помощью агентов более надежным в продакшене. Немаловажно и то, что практически все основные фронтенд-фреймворки теперь по умолчанию используют TypeScript. Тем не менее, Python по-прежнему доминирует в работе с ИИ и в науке о данных, в то время как экосистема JavaScript/TypeScript по-прежнему обеспечивает большую общую активность, чем Python в отдельности.
• ИИ меняет выбор, а не только код. Раньше разработчик подразумевал выбор IDE, языка или фреймворка. В 2025 году ситуация меняется. Мы наблюдаем корреляцию между быстрым внедрением инструментов ИИ и меняющимися языковыми предпочтениями. Этот и другие изменения свидетельствуют о том, что ИИ влияет не только на скорость написания кода, но и на то, какие языки и инструменты используют разработчики.
Руководство по промпт-инжинирингу для программистов
В статье автор рассказывает, как превратить инструменты на основе ИИ для программирования (автодополнение, ассистенты, генерация кода) в действительно полезных партнёров по разработке — если грамотно составлять запросы (промпты). Он подчёркивает: качество ответа ИИ сильно зависит от того, какой запрос мы ему задаём — контекст, цель, детали имеют решающее значение.
📌 Ключевые принципы, которые стоит взять на заметку
Вот некоторые из наиболее важных рекомендаций из статьи:
• Предоставляйте богатый контекст: язык, фреймворк, используемые библиотеки, специфика проекта.
• Чётко сформулируйте цель или вопрос: вместо «почему не работает» задайте: «эта функция возвращает undefined вместо ожидаемого результата X при входе Y».
• Разделяйте сложные задачи на части: не просите сразу реализовать весь большой модуль, начните с генерации скелета, затем добавьте шаг за шагом.
• Приводите пример входа/выхода, желаемого поведения — это помогает ИИ „понять“ задачу.
• Используйте роли или персону: «действуй как старший разработчик React» или «ты эксперт по безопасности кода». Это формирует нужный тон и глубину ответа.
• Итерации: рассмотрите первый ответ, корректируйте запрос, задавайте уточняющие вопросы. Работа с ИИ — не одноразовый промпт, а диалог.
Применение этих принципов может серьёзно повысить вашу эффективность. Впрочем, в статье упоминается, что промпт-инженерия это скорее ремесло, чем строгий набор правил.
В статье автор рассказывает, как превратить инструменты на основе ИИ для программирования (автодополнение, ассистенты, генерация кода) в действительно полезных партнёров по разработке — если грамотно составлять запросы (промпты). Он подчёркивает: качество ответа ИИ сильно зависит от того, какой запрос мы ему задаём — контекст, цель, детали имеют решающее значение.
📌 Ключевые принципы, которые стоит взять на заметку
Вот некоторые из наиболее важных рекомендаций из статьи:
• Предоставляйте богатый контекст: язык, фреймворк, используемые библиотеки, специфика проекта.
• Чётко сформулируйте цель или вопрос: вместо «почему не работает» задайте: «эта функция возвращает undefined вместо ожидаемого результата X при входе Y».
• Разделяйте сложные задачи на части: не просите сразу реализовать весь большой модуль, начните с генерации скелета, затем добавьте шаг за шагом.
• Приводите пример входа/выхода, желаемого поведения — это помогает ИИ „понять“ задачу.
• Используйте роли или персону: «действуй как старший разработчик React» или «ты эксперт по безопасности кода». Это формирует нужный тон и глубину ответа.
• Итерации: рассмотрите первый ответ, корректируйте запрос, задавайте уточняющие вопросы. Работа с ИИ — не одноразовый промпт, а диалог.
Применение этих принципов может серьёзно повысить вашу эффективность. Впрочем, в статье упоминается, что промпт-инженерия это скорее ремесло, чем строгий набор правил.
💩1👌1