Состояние Go в 2026 году: данные опроса об интеграции ИИ, изменениях в инструментах и демографии разработчиков

  • PublicPublic
  • 10 Nov, 2026
Состояние Go в 2026 году: данные опроса об интеграции ИИ, изменениях в инструментах и демографии разработчиков

Опрос JetBrains Developer Ecosystem 2026 года, проведённый с мая по июль, собрал данные от 28 945 разработчиков, из которых 1 836 назвали Go основным языком. Разработка веб-бэкенда остаётся главным сценарием использования для 80% разработчиков Go, а утилиты командной строки (CLI) занимают 49%. Значительным трендом стал рост фулстек-разработки: с 30% в 2025 году до 40% в 2026-м. Этот сдвиг связан с тем, что TypeScript стал самым распространённым «компаньонским» языком, подскочив с 24% в 2024 году до 43% в 2026-м. Фактически бэкенд на Go с фронтендом на TypeScript стал стандартным стеком для многих команд. Python (35%) и Java (22%) по-прежнему остаются популярными основными языками, но интеграция TypeScript на уровне проектов обошла их.

Предпочтения в инструментах смещаются в сторону стандартной библиотеки, что обусловлено улучшениями в Go 1.22 и распространением ИИ-ассистентов. Использование net/http выросло до 46%, почти сравнявшись с Gin (48%), тогда как chi, Echo и Fiber занимают меньшие доли. Стандартный ServeMux теперь поддерживает сопоставление методов и подстановочные знаки, что снижает потребность в сторонних роутерах. Кроме того, ИИ-агенты берут на себя написание шаблонного кода, что нивелирует преимущество фреймворков вроде Gin, которые раньше экономили время на рутинных задачах. В тестировании 35% разработчиков не используют внешние фреймворки, лидируют Testify (31%) и GoMock (25%). Доля разработчиков, не пишущих модульные тесты, снизилась до 14%, чему способствуют ИИ-инструменты, генерирующие тесты еженедельно для 84% разработчиков Go.

Разработчики Go активно интегрируют ИИ в свои рабочие процессы, особенно через агентов командной строки. 86% запускают ИИ-агентов в CLI или терминале как минимум раз в неделю, по сравнению с 74% среди всех респондентов. Это предпочтение сохраняется даже среди опытных разработчиков со стажем от шести лет: 87% из них используют CLI-агенты еженедельно. Инструментарий Go, включая go build, go vet и go test, обеспечивает быстрый и детерминированный цикл обратной связи, идеально подходящий для терминальных агентов. Тем не менее использование IDE остаётся высоким: 61% разработчиков Go ежедневно запускают кодинг-агентов внутри своей IDE. GoLand и VS Code - самые популярные редакторы, каждый из которых используют около половины разработчиков Go, при этом Zed и Cursor также занимают значительные доли.

Демографический профиль разработчиков Go характеризуется высоким уровнем опыта и стабильностью. 66% имеют профессиональный стаж от шести лет, что выше среднего показателя в 49% по всем респондентам. Менее года опыта имеют лишь 3%. Этот уровень квалификации коррелирует с более высокими зарплатами: 17% зарабатывают более 120 000 долларов США в год, а 9% - более 180 000 долларов. Большинство разработчиков (70%) не планируют переходить на другой язык в ближайшие 12 месяцев. Среди тех, кто намерен изучать новые языки, лидером является Rust, на который указали 16% разработчиков Go. Использование Rust за последние 12 месяцев выросло до 25%, что свидетельствует об активном внедрении языка для компонентов, критичных к производительности, а не для полной переписи сервисов на Go.

Разработчики Go придерживаются строгих практик при проверке кода, сгенерированного ИИ. 79% часто или всегда проверяют вывод ИИ перед принятием, оценивая не только компилируемость, но и корректность, безопасность и поддерживаемость. Основная часть проверки происходит в IDE (65%), далее следуют интерфейс ИИ-агента (50%) и pull request'ы (42%). Хотя 55% разработчиков Go сообщают, что более 60% их рабочего кода за последний месяц было полностью сгенерировано ИИ, они не доверяют ему слепо. 29% считают решения, созданные ИИ, хуже собственного кода, что немного выше среднего показателя. Однако 33% полагают, что ИИ в конечном счёте полностью возьмёт на себя написание кода, что отражает сочетание глубокой зависимости от ИИ и осторожного скептицизма относительно качества и долгосрочного влияния ИИ-ассистентов.