Ваш кодинг-агент уже выбрал ваш стек. Вы просто еще не заметили. Исследователи из Amplifying прогнали около 2,5 тыс. открытых запросов к Claude Code типа "добавь базу данных", "как задеплоить", "добавь аутентификацию" ни разу не назвав конкретный инструмент. Записали, что агент выбрал и сделал. Получилась карта того, как AI-агенты формируют стек за разработчиков. Что нашли - Монополии. GitHub Actions владеет CI/CD (94%), Stripe - платежами (91%), shadcn/ui - UI (90%), Vercel -деплоем JS (100%). Redux получил 0 рекомендаций (Zustand забрал все). Vitest вместо Jest. pnpm вместо yarn. Resend вместо SendGrid и тд - Конкурентные категории. Auth, кеширование, ORM, background jobs, real-time - здесь нет явного победителя, а выбор полностью зависит от стека. NextAuth.js для Next.js (91%), но для Python - кастом (100%). Redis для Python-кеша (57%), но Next.js использует встроенный кеш (42%) и тд - Контекст > формулировка. Один и тот же вопрос дает разные инструменты для разных репо (Drizzle для JS, SQLModel для Python), но стабилен при перефразировании (76% stability) - Велосипеды - главная находка. В 12 из 20 категорий агент строит с нуля вместо рекомендации инструмента. Кастом предлагался чаще чем у любого отдельного инструмента. Например просишь auth для Python - пишет JWT реализацию с нуля. А что изменилось-то Проблема "на какую технологию ставить" была всегда, но сейчас размывается момент осознанного выбора. Гитхаб в своей статье назвал это "convenience loop". И как вы поняли, проблема "Catch-22" намного шире технического стека, про это, например, пишет Nature. И, вдобавок, есть проблема конфликта интересов, авторы рисерча The Invisible Hand показали например как Gemini молча заменял open-source на платный Google Speech Recognition. Когда компания владеет и моделью, и облаком - модель может стать продавцом, притворяющимся советником. И да, можно (и нужно) определить стек через документацию. Но знание из training data - это как гравитация. Исследования показывают: когда контекст противоречит тому, что модель "знает" из обучения, она часто игнорирует контекст и возвращается к дефолту. Что с этим делать - Сначала осознать, что кодинг-агент - это полноценный канал дистрибуции: сам выбирает, устанавливает и внедряет. Иногда выбирает велосипед. Иногда незаметно. - Если у вас есть предпочтения по стеку - сообщайте как можно раньше через файлы контекста. Контролируйте исполнение. - Боритесь с велосипедами: больше кода, меньше безопасности. Перед реализацией попросите агента показать варианты, trade-offs, задать вам уточняющие вопросы. Несколько минут возвращают момент осознанного выбора. - Спросите себя "если сломается - кто поможет починить?" Популярная библиотека - community. SaaS - вендор. Кастомная реализация агента - вы. - Если предпочтений нет, то не нужно бороться с мейнстримом. Популярный выбор часто обоснован: большое комьюнити, собранные грабли, проверенные паттерны. Короче, момент выбора никуда не делся. Он просто переехал (и замаскировался). 🔥 ➕ 🔁 @nobilix