Greptile щойно опублікувала «Звіт про стан програмування ШІ за 2025 рік» — компанію, яка проводить огляди коду на основі ШІ, а її клієнти — від зіркових стартапів, таких як PostHog і Bex, до компаній зі списку Fortune 500. Щомісяця через їхню систему проходить близько мільярда рядків коду, тож у них є чимало першоджерельних даних. Витяг із набору даних звіту: Кількість рядків коду, створених розробниками на місяць, зросла з 4 450 до 7 839, що на 76% більше. Обсяг PR також зростає, медіана зростає з 57 до 76 рядків. Зростання для команд середнього розміру ще більш перебільшене — він досягає 89%. Насправді, я раніше скаржився, що багато людей люблять оцінювати продуктивність за кількістю рядків коду, бо код — це не актив, а тягар, і чим більше коду — складніше підтримувати, а більше коду, створеного ШІ, означає більше багів для підтримки. Розподіл переваг інструментів програмування на основі ШІ є надзвичайно нерівномірним. У проєктах, які вже мають хороше тестування та чіткі межі модулів, ШІ — чудове доповнення. Однак у ситуаціях, коли складні застарілі системи вимагають глибоких знань у галузі, їхня обмежена допомога може бути навіть неефективною. Але в будь-якому разі, тепер ШІ робить код інфляційним — це факт. Штучний інтелект збільшив кількість рядків коду, чи покращилася якість? На жаль, у звіті про це не згадується, адже рядки коду — це хороша статистика, а якість коду важко виміряти. Дані у звіті досі можна переглянути. Щодо екології інструментів, ринок векторних баз даних наразі конкурує з оленями, при цьому Weaviate лідирує з часткою 25%, але наступні шість-сім компаній мають від 10% до 25%, і переможець ще не визначено. mem0 займає 59% обсягу AI-пам'яті, значно випереджаючи. Щодо файлів правил, CLAUDE .md очолив список із рівнем впровадження 67%, що свідчить про те, що справді багато розробників використовують Claude як програмних агентів. Тенденція завантажень SDK ще цікавіша. OpenAI досі є абсолютним лідером із 130 мільйонами завантажень на місяць. Але темпи зростання Anthropic були приголомшливими, збільшившись у 1 547 разів з квітня 2023 року до сьогодні, і зараз стабільні на рівні 43 мільйони. Співвідношення завантажень OpenAI проти Anthropic скоротилося з 47:1 на початку 2024 року до 4.2:1 зараз. GenAI SDK від Google досі має 13,6 мільйона, що значно відстає. У розділі порівняння продуктивності моделей тестувалися GPT-5.1, GPT-5-Codex, Claude Sonnet 4.5, Claude Opus 4.5 та Gemini 3 Pro. Варто відзначити кілька висновків. Час реакції першого жетона для обох моделей Anthropic становить менше 2,5 секунди, тоді як у трьох інших — більш ніж удвічі більший. Не недооцінюйте ці кілька секунд — у сценаріях інтерактивного програмування ваше мислення буде перервано, якщо ви довго чекаєте і доведеться знову входити у стан. За пропускною здатністю дві моделі OpenAI є найшвидшими, з медіаною 60-70 токенів на секунду. Anthropic — від 17 до 20 років, а Gemini — лише 4-5. Але висока пропускна здатність не означає все, все залежить від того, чи справді ваш сценарій використання має бути таким швидким. Порівняння вартості встановлено на 1x на основі GPT-5 Codex, GPT-5.1 також 1x, Gemini 3 Pro — 1.4x, Claude Sonnet 4.5 — 2x, а Claude Opus 4.5 — 3.3x. Модель Anthropic значно дорожча, але багато користувачів вважають якість коду кращою і готові платити за неї. Звіт завершується низкою останніх досліджень, зокрема архітектурою MoE у DeepSeek-V3, компромісом між довгим контекстом і RAG, а також фреймворком агента постійної пам'яті для MEM1. Ця частина більше схожа на список для читання для професійних розробників, а не на розширення.