Claude, Supermaven и пользователи курсора с большей вероятностью говорят, что у них был положительный опыт, чем пользователи других инструментов разработчиков на основе искусственного интеллекта. Пользователи Google Gemini, Jetbrains AI и Meta Llama гораздо реже сообщают о положительном опыте работы с этими технологиями.
Это лишь некоторые из многих выводов, которые мы обнаружили в «Отчете о состоянии Web Dev AI 2025 года». Исследование также указывает на то, что галлюцинации, неточности, отсутствие контекста и, как правило, плохое качество кода являются особенно сложными при использовании помощников по кодированию искусственного интеллекта и других инструментов разработчика, ориентированных на AI.
Отчет основан на более чем 4000 ответов, собранных в феврале и марте. Респонденты были в основном веб -разработчиками, которые ранее проводили опрос о JavaScript, React и других темах, выполненных Сакой Грейф и командой Devographics. В дополнение к пониманию принятия ИИ и проблем, это некоторые из наиболее важных выводов:
- ИИ является неотъемлемой частью рабочего процесса разработчиков. Пятьдесят девять процентов согласились с этим заявлением по сравнению с 26%, которые не согласились.
- Инструменты ИИ повышают производительность. Пятьдесят девять процентов согласились с этим заявлением по сравнению с 20%, которые не согласились.
- Инструменты ИИ регулярно используются. Шестьдесят девять процентов используют инструменты искусственного интеллекта для генерации или рефакторного кода, по крайней мере, несколько раз в неделю.
- Кодирование Vibe все еще в зачаточном состоянии. Шестьдесят девять процентов респондентов сказали, что менее 25% кода, который они производят, является сгенерированием AI. Когда его спросили о том, какой тип кода они генерируют с помощью ИИ, 80% цитировали вспомогательные функции, 57% компонентов фронта, 51% создают документацию и комментарии и 50% цитируемых тестов.
- Код, сгенерированный AI, требует рефакторинга. Семьдесят шесть процентов разработчиков должны переписать или рефактор, по крайней мере, половина выводимого кода, прежде чем он будет готов к использованию. Плохая читабельность, переменная переименование, чрезмерное повторение и код, который не работает, были причинами, почему необходимо рефакторинг.
Модели, помощники кодирования и IDE
В вопросах опроса каждая конкретная технология или инструмент ИИ была включена только в одну категорию, даже если в функциональности существует совпадение. Неудивительно, что 91%респондентов использовали CHATGPT, с GitHub Copilot (71%), Клодом (57%) и Google Gemini (55%) также видят сильное принятие.
Пользователи Claude с большей вероятностью будут удовлетворены, чем пользователи других основных игроков, причем 65% чувствуют позитивность в предложении. Обратите внимание, что вопрос положительного/отрицательного настроения не требовался; Если бы это было так, эта статистика была бы еще более впечатляющей.
Для сравнения, только 37% пользователей Google Gemini позитивны в отношении технологии, а 39% позитивны в отношении ламы. Поскольку Gemini наблюдает несколько значительных достижений за последний год, возможно, настроения улучшится в течение следующих 12 месяцев.
После Github Copilot на табнине (17%), Jetbrains AI (13%), Supermaven (10%) и Qodo (8%) являются наиболее используемыми помощниками кодирования. Среди них Supermaven оценивает лучшие, и 66% его пользователей чувствуют себя положительно включены. JetBrains AI занимает самые низкие, 28% с особенно благоприятным впечатлением.
Для среды интегрированной интегрированной разработки (IDE) и редакторов, курсор является наиболее используемым (33%) и, скорее всего, заставляет пользователей добровольно добровольно, что они чувствуют позитивность в отношении продукта (55%). ZED используется примерно вдвое меньше разработчиков (17%), но только 36% его пользователей были положительными.
Verce’s V0 и Bolt — это два других предложения, которые помогают при парном программировании, используемых 27% и 13% соответственно.
Каковы болевые точки?
Участникам опроса была задана ряд открытых вопросов о болевых точках, связанных с использованием различных типов ИИ для развития. Различные типы проблем были идентифицированы с использованием ключевых слов как через автоматизацию, так и ручную обработку данных. Галлюцинации и неточности были наиболее распространенными проблемами, упомянутыми при использовании моделей ИИ и помощников по кодированию. Вот две соответствующие цитаты:
- «Галлюцинация — даже лучшие модели требуют немного« няни », так как они могут быть в высшей степени уверены, что они правы».
- «Я использовал Copilot+, когда он все еще был оплачен, я не продолжал свою бесплатную пробную версию. Копилот постоянно пробивался в мой поток, и в 95% случаев было неправильное предложения».
Проблемы, связанные с контекстом и ограничениями памяти, чаще всего упоминались участниками опроса, использующими IDE или редактора, ориентированные на AI. Проблема заняла второе место для моделей и помощников по кодированию. Жалобы также были поданы на навязчивые предложения при использовании как ассистентов кодирования, так и IDE.
Вот несколько соответствующих цитат:
- «Корректировка контекста. После первой или второй подсказки каждая модель ИИ была очень трудно настроить, когда вы совершенствуете или устанавливаете больше исправительных параметров. Она начинает быть все более и более неправильным в каждом ответе, превращая весь обсуждение в чистый шум, который в какой -то момент вы просто больше не можете исправлять».
- «Нет глубокой интеграции в классические функции рефакторинга. Переименование файла должно вызвать проверку всех операторов импорта. То же самое для перемещения файлов. Тем не менее, кодирующие агенты даже не знают о таких контекстных обновлениях, если я сделаю это вручную».
- «То, как эти помощники« помогают »вам с задачами, часто слишком агрессивно, и, как кто -то с неспособностью к обучению, я нахожу их постоянную вставку различных подходов и идей, поскольку я работаю, чтобы невероятно отвлекать».
- «Потеря контекста является самой большой проблемой. Сейчас она редко случается в курсоре, но когда это происходит, это очень раздражает. Чатгпт в браузере просто потеряет целые куски разговоров, часто в середине существующего разговора. Терминал деформации является худшим для этого, один случайный обратный пространство или CTRL-C, и вы проиграли 30 минут обратного контекста».
Плохое качество является наиболее распространенной проблемой при использовании этих инструментов для создания кода. Например, один респондент написал:
- «Вся генерация кодов искусственного интеллекта, которое я пробовал, создает большую кучу некоммерческого и непротечного кода, который может работать в тот момент, когда он дается для конкретной интерпретации, которую ИИ имел в тот момент. Я никогда не видел кода ИИ, который даже был удаленно близок к чему-то, что могло быть отправлен в производство».
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Лоуренс генерировал действенные идеи и отчеты о рынках рынков B2B и технологий в области корпоративных ИТ и технологий. Он регулярно работает с клиентами для разработки и анализа исследований об экосистемах с открытым исходным кодом. В дополнение к его консалтинговой работе … Подробнее от Лоуренса Э Хехта
