TypeScript, Python 및 AI 피드백 루프가 소프트웨어 개발을 변화시키다

사람들이 AI와 소프트웨어 개발에 대해 이야기할 때 일반적으로 초점은 생산성에 맞춰집니다. 더 빠른 풀 요청, 더 적은 상용구 작업, 자동 생성 테스트, 정신적으로 느껴지는 자동 완성 등입니다. 그러나 Copilot과 GitHub의 장거리 R&D 팀인 GitHub Next를 이끄는 Idan Gazit에 따르면 이는 변화 곡선의 얕은 끝입니다.

더 깊은 변화가 일어나고 있다 ~ 전에 한 줄의 코드가 작성됩니다.

“AI는 단지 코드 작성 방식만 바꾸는 것이 아닙니다.”라고 Gazit은 말합니다. “처음에 우리가 구축하기로 선택한 대상이 바뀌기 시작했습니다.”

이러한 변화는 올해 Octoverse 보고서에서 이미 확인할 수 있습니다. 2025년에 TypeScript는 GitHub에서 가장 많이 사용되는 언어로 JavaScript와 Python을 모두 제쳤습니다. 이는 전년 대비 66% 급증했으며 10여년 만에 가장 큰 언어 변화였습니다.

그러나 그 이야기는 “TypeScript가 Python을 이긴다”는 것이 아닙니다. AI가 언어 트렌드를 내부에서부터 형성하기 시작했다는 것입니다.

마지막 세대의 변화는 다음과 같습니다. 어디 코드 실행: 클라우드, 컨테이너, CI/CD, 오픈 소스 생태계. 다음은 어떤 코드로 만들어졌나요?그리고 왜 그러한 선택이 갑자기 다른 이해관계를 가지게 되는지.

TypeScript는 Python을 통과했습니다. 하지만 실제 이야기는 왜.

개발자는 일반적으로 단지 철학적인 이유로 언어를 전환하지 않습니다. 작업을 의미 있게 더 빠르고 간단하게 하거나 덜 위험하게 만들 때 언어를 전환합니다. 그리고 점점 더 “더 쉽다”고 느끼는 것은 AI 도구가 해당 언어 작업을 얼마나 잘 지원하는지와 관련이 있습니다.

“정적으로 입력된 언어는 가드레일을 제공합니다”라고 Gazit은 말합니다. “AI 도구가 나를 위해 코드를 생성하는 경우 해당 코드가 올바른지 빠르게 알 수 있는 방법이 필요합니다. 명시적 유형은 나에게 안전망을 제공합니다.”

입력된 언어는 환각 표면적을 줄입니다. 또한 모델을 생성하는 동안 추론할 수 있는 더 많은 구조를 제공합니다. 그것은 이론적인 이점이 아닙니다. 이제 데이터의 행동 신호입니다.

• AI 모델은 유형 시스템과 같이 정확성에 대한 정보를 노출하는 언어에서 더 잘 수행되는 경향이 있습니다.
• AI 도구를 사용하는 개발자는 새 프로젝트에 입력된 언어를 채택할 가능성이 더 높습니다.
• 더 많은 팀이 AI 지원에 의존할수록 더 많은 언어 선택이 가능해집니다. AI 호환성 결정단순히 개인적인 취향이 아니라

그 변화는 피드백 루프를 설정합니다.

AI 지원은 개발자가 언어와 프레임워크를 선택할 때 새로운 고려 사항입니다.

AI 모델은 TypeScript, Python, Java, Go 등 널리 사용되는 언어로 코드를 작성하는 데 가장 강력합니다.

“모델에서 1조 개의 TypeScript 예와 수천 개의 Haskell 예만 본다면 TypeScript가 더 좋아질 것입니다.”라고 Gazit은 말합니다. “코딩을 시작하기도 전에 인센티브가 바뀌게 됩니다.”

AI 도구가 나를 위해 코드를 생성하는 경우 해당 코드가 올바른지 빠르게 알 수 있는 방법이 필요합니다. 명시적 유형은 나에게 안전망을 제공합니다.

GitHub Next의 책임자인 Idan Gazit

AI 이전에는 언어 선택이 런타임, 도서관 생태계, 개인의 유창함 간의 균형이었습니다. AI 이후에는 새로운 제약 조건이 나타납니다. 이 언어를 선택하면 모델이 나에게 얼마나 많은 리프트를 제공합니까?

Gazit은 “Python은 기계 학습, 데이터 과학, 모델 훈련에 있어 주요 언어입니다.”라고 말합니다. “이미 가장 강력한 프레임워크와 라이브러리를 갖춘 것을 선택하지 않는 이유는 무엇입니까? 이것들은 제가 재발명할 필요가 없는 바퀴입니다.” 그래서 TypeScript는 이기지 못합니다 ~에 맞서 파이썬; 각자가 작업에 적합한 도구인 상황에서 승리하고 있습니다. 그리고 AI가 이를 더욱 가치있게 만드는 곳.

AI 시대의 놀라운 승자: ‘덕테이프’ 언어

Octoverse 데이터에서 가장 예상치 못한 신호 중 하나는 TypeScript나 Python에 관한 것이 아니라 Bash에 관한 것이었습니다.

쉘 스크립팅 톱 AI 생성 프로젝트는 전년 대비 206% 성장했습니다. 그러면 무엇이 주는가?

AI는 고통스러운 언어를 만들기 때문에 웬만한.

Gazit은 “Bash 작성을 좋아하는 개발자는 거의 없습니다.”라고 말합니다. “하지만 모두가 필요로 합니다. 그것은 소프트웨어의 덕트 테이프입니다. 이제 상담원에게 불편한 부분을 작성해 달라고 요청할 수 있으므로 상쇄를 고려하지 않고 작업에 적합한 도구를 사용할 수 있습니다.” AI가 프로그래밍의 고된 단계를 자동화한다면 문제는 더 이상 발생하지 않습니다. “이 언어가 재미있나요?” 그리고 된다 “코드를 직접 작성할 필요가 없을 때 사용을 고려해야 할까요?”

Bash 작성을 좋아하는 개발자는 거의 없습니다. 하지만 모두가 필요합니다. 그것은 소프트웨어의 덕트 테이프입니다. 이제 에이전트에게 불편한 부분을 작성해 달라고 요청할 수 있으므로 장단점을 고려하지 않고도 해당 작업에 적합한 도구를 사용할 수 있습니다.

기업은 “AI를 도입해야 하는가?”라고 묻지 않습니다. 더 이상. 그들은 “우리가 한 후에는 어떻게 되나요?”라고 묻고 있습니다.

“많은 기업들이 물이 뛰어들 수 있을 만큼 따뜻해지는지 지켜보며 방관하고 있었습니다.”라고 Gazit은 말합니다. “이제 그들은 가치를 깨닫고 있습니다. 주니어 개발자는 더 빠르게 성장하고, 시니어 개발자는 수고를 덜고 아키텍처에 더 많은 시간을 할애합니다.”

이는 2차 효과를 생성합니다.

입력된 언어는 이러한 변화를 가속화합니다. 안전 레일이 강할수록 자동화에 더 많은 작업을 전달할 수 있습니다.

다음 지평: 언어가 제약이 되는 것을 멈출 때

오늘날 런타임은 여전히 ​​조각화되어 있기 때문에 언어 선택이 중요합니다. 브라우저에는 JavaScript가 필요합니다. 모델에는 Python이 필요합니다. 펌웨어는 C를 기대합니다.

그러나 그것은 이미 침식되고 있습니다.

“WebAssembly는 규칙을 바꾸기 시작했습니다.”라고 Gazit은 말합니다. “어떤 언어라도 Wasm을 대상으로 하고 어디에서나 실행될 수 있다면 스택을 선택할 때 한 가지 주요 고려 사항이 제거됩니다.”

이를 AI 생성 코드와 결합하면 그럴듯한 미래를 얻을 수 있습니다.

• 개발자는 Rust(또는 Go 또는 Python)로 작성합니다.
• AI는 해당 언어로 코드를 생성합니다.
• 컴파일러는 Wasm을 타겟으로 합니다.
• 웹, 엣지, 클라우드, 로컬 샌드박스에서 동일한 코드가 실행됩니다.

그것은 TypeScript가 승리하는 미래가 아닙니다. 그것은 이식성의 승리 소프트웨어 패키징 및 실행 수단으로 지난 10년 동안 컨테이너화가 자연스럽게 확장되었습니다.

언어는 구문에 대한 경쟁보다는 패키지 깊이, 도구 성숙도, 모델 친숙성, 인체공학적 디버깅 등 생태계 활용에 더 많은 경쟁을 하게 될 수 있습니다. 우리는 아직 그 세계에 완전히 도달하지는 않았지만 AI 기반 도구에서 Wasm 기반 이식성에 이르는 초기 신호를 보면 대부분의 팀이 예상하는 것보다 더 빠르게 다가오고 있음을 알 수 있습니다.

개발자가 실제로 이로부터 취해야 할 것은 무엇입니까?

이 블로그는 “지금 TypeScript 배우기” 블로그가 아닙니다(확실히 그런 블로그가 충분히 있습니다).

중요한 신호는 다음과 같습니다.

요점은 스택 전환에 관한 것이 아닙니다. 그것은 약 충성도가 아닌 활용을 위해 최적화합니다.

향후 10년 동안 살아남을 언어와 도구는 개발자가 가장 좋아하는 것이 아니라 개발자에게 그리고 가장 많이 공유되는 이점을 기계화합니다.

추가 리소스:

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