اگست 2025 میں، GitHub پر TypeScript سب سے زیادہ استعمال ہونے والی زبان بن گئی۔ یہ پچھلی دہائی میں GitHub کی زبان کی درجہ بندی میں سب سے بڑی تبدیلی ہے اور کوڈنگ AI ایجنٹوں کو اپنانے کے سب سے تیز ترین دور کے دوران آتی ہے۔
پہلے، یہ پیش گوئی کی گئی تھی کہ AI ایجنٹوں کو کوڈنگ کرنے سے زبان کا انتخاب کم اہم ہو جائے گا۔ مفروضہ یہ تھا کہ تنظیمیں اسٹیک-اگنوسٹک ہوں گی، صرف کاروباری مسئلے کی ضروریات پر مبنی ٹیکنالوجی کے اسٹیک کا انتخاب کریں گی، دستیاب ڈویلپر کی خدمات حاصل کرنے کے پول کے بارے میں غور و فکر کو نظر انداز کر رہے ہیں۔ اس کے بجائے، مارکیٹ زیادہ محدود دکھائی دیتی ہے، دستیاب کوڈنگ زبانوں کی تعداد AI کوڈنگ ٹولز کے وسیع پیمانے پر اپنانے کے صرف دو سال بعد تیزی سے سکڑتی ہے، جس میں زیادہ تر توجہ زبانوں کے ایک ہی خاندان پر مرکوز ہوتی ہے۔
تبدیلی کا تجزیہ
GitHub کی اکتوبر 2025 Octoverse رپورٹ میں TypeScript کے تعاون کرنے والے شامل ہیں۔ ماہانہ تعاون کرنے والوں کی تعداد 2.64 ملین تھی، جو پچھلے سال کے مقابلے میں 66 فیصد زیادہ ہے۔ 2025 تک، TypeScript نے 10 لاکھ سے زیادہ ڈویلپرز کو GitHub پر اپنا پہلا TypeScript کوڈ لکھتے دیکھا ہے۔
یہ ترقی پہلے سے ہی بہت غالب پوزیشن کے علاوہ ہے۔ 2025 میں، Stack Overflow نے ایک ڈویلپر سروے بھیجا جس میں 49,000 سے زیادہ جوابات جمع ہوئے۔ ان جوابات میں سے، 66% نے جاوا اسکرپٹ کا استعمال کرتے ہوئے خود اطلاع دی ہے۔ جاوا اسکرپٹ نے 2011 سے تقریباً ہر سال اس پوزیشن پر غلبہ حاصل کیا ہے۔ آخر میں، JavaScript سویٹ GitHub پر سب سے زیادہ استعمال ہونے والا اور تیزی سے بڑھنے والا ہے۔
GitHub کے حساب کتاب کے طریقہ کار کے ساتھ ایک مسئلہ کا مختصراً ذکر کرنا قابل قدر ہے۔ GitHub پر گنتی کی سرگرمی آپ کی اپنی سائٹ پر ہونے والی سرگرمی کو شمار کرتی ہے، جو مفادات کا تصادم پیش کرتی ہے جس کے ساتھ آپ اچھا نظر آنا چاہتے ہیں۔ فیشن کے رجحانات عوامی ذخیروں میں شامل معلومات کی اقسام کو بھی متاثر کرتے ہیں۔ تاہم، اشارے اب بھی سروے کے اعداد و شمار سے مطابقت رکھتے ہیں، جو کہ اس مخصوص رجحان کے دائرہ کار کو مدنظر رکھتے ہوئے مناسب ہے۔
ماڈل سب سے زیادہ دیکھا جانے والا کوڈ بہترین لکھتے ہیں۔
یہ کیسے کام کرتا ہے بہت آسان ہے۔ ماڈل کو شائع شدہ کوڈ سے تربیت دی جاتی ہے، جس میں سے زیادہ تر JavaScript اور TypeScript میں لکھا جاتا ہے۔ درحقیقت، زیادہ تر کوڈ React کے ارد گرد مرکوز ہے۔
یہ ایک ڈویلپر کے اسٹیک کو تبدیل کرنے کے بعد ایک دن کے اندر ایجنٹ سے نظر آنے والے آؤٹ پٹ میں نمایاں فرق کا سبب بنتا ہے۔ جب آپ کسی کوڈنگ ایجنٹ سے ٹائپ شدہ React جزو پیدا کرنے کے لیے کہتے ہیں، تو آؤٹ پٹ عام طور پر مرتب کیا جاتا ہے، کوڈ بیس کے معیارات کی پیروی کرتا ہے، اور اس میں کم سے کم ترمیم کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس کے برعکس، اگر آپ اسی ایجنٹ سے Svelte، Solid، یا کم مقبول بیک اینڈ فریم ورک کے لیے کوڈ تیار کرنے کو کہتے ہیں، تو آؤٹ پٹ زیادہ پتلا ہوتا ہے۔ ہم مزید ایجاد شدہ APIs اور سہاروں کو کام کرنے کے لیے درکار مزید ترمیمات بھی دیکھتے ہیں۔
نتیجے کے طور پر، ٹیموں کے اپنے اسٹیک کو منتخب کرنے کا طریقہ اب تبدیل ہو رہا ہے۔ اب یہ فیصلہ کرنے کا معاملہ نہیں ہے کہ کون سا فریم ورک سب سے زیادہ کارآمد ہے یا اس کے ساتھ کام کرنا آسان ہے، بلکہ یہ فیصلہ کرنا ہے کہ کون سا فریم ورک آپ کی ٹیم کے ٹولز کے ساتھ سب سے زیادہ مطابقت رکھتا ہے، کیونکہ دستیاب ایجنٹ آؤٹ پٹ میں پیداواری فرق توسیع شدہ تعمیراتی چکروں میں بڑھ جاتا ہے۔ جیسا کہ ٹیم آؤٹ پٹ تیار کرتی ہے، اسے شائع کریں، اسے ختم کریں، اور پیداواری فرق کو وسیع کرنے کے لیے اسے بعد کے تربیتی دوڑ میں شامل کریں۔
اس میں سے کسی کا مقصد تکنیکی فیصلہ نہیں ہے۔ Solid اور Svelte اچھے فریم ورک ہیں، اور کئی نئے فریم ورک خام رفتار سے React کو بہتر بناتے ہیں۔ مارکیٹ نے ان انتخاب کو انعام دیا جس کے بارے میں ماڈل پہلے ہی جانتا تھا۔
ماڈل Python میں بنایا گیا ہے، لیکن پروڈکٹ جاوا اسکرپٹ میں دستیاب ہے۔
مذکورہ بالا نکتہ کا ایک درست جواب یہ ہے کہ AI کی ترقی ازگر میں ہوتی ہے۔ ماڈل ٹریننگ، تشخیص، اور زیادہ تر تحقیقی ٹولز Python میں چلتے ہیں اور اس میں کوئی تبدیلی نہیں آئی ہے۔
تاہم، گاہک جس چیز سے تعامل کرتے ہیں ان میں سے بہت کم ازگر میں لکھا جاتا ہے۔ درحقیقت، AI پروڈکٹ کا سامنے والا حصہ بنیادی طور پر ایک ونڈو ہے جس کے ذریعے ٹوکنز کو اسٹریم کیا جاتا ہے۔ آپ کو ٹول چلانے کے لیے بٹن، کسی بھی چیز کی منظوری کے اقدامات جو منفی نتائج کا باعث بن سکتے ہیں، اور سسٹم نے کیا کیا اور کیوں کیا اس کی وضاحت کی بھی ضرورت ہوگی۔ یہ سب کچھ JavaScript اور TypeScript میں کیا جاتا ہے، چاہے ماڈلز OpenAI، Anthropic، یا اوپن ماڈلز سے حاصل کیے گئے ہوں جنہیں کمپنی اپنے ہارڈ ویئر پر میزبانی کرتی ہے۔
2025 کے آخر تک، GitHub نے LLM SDK کا استعمال کرتے ہوئے 1.1 ملین سے زیادہ عوامی ذخیروں کی اطلاع دی، جو پچھلے سال کے مقابلے میں 178% اضافہ ہے۔ یہ اضافہ بنیادی طور پر ماڈل ڈویلپمنٹ کے بجائے ایپلیکیشن ڈویلپمنٹ کی وجہ سے ہے۔ کوئی بھی انٹرپرائز پائلٹ جو ڈیمو مرحلے سے گزرتا ہے اسے صارف کے سامنے والے اجزاء بنانے کے لیے کسی کی ضرورت ہوگی، اور اس کام کے لیے انڈسٹری کا معیاری ٹول JavaScript فریم ورک ہے۔
قسم کا نظام تیار کردہ کوڈ کے لیے ایک ریل گاڑی بن گیا ہے۔
GitHub کی رائے یہ ہے کہ اس کا مطلب ہے کہ ڈویلپرز ٹائپ شدہ زبانوں میں تبدیل ہوجائیں گے کیونکہ ٹائپ سسٹم ایجنٹ کی مدد سے ترقی کو محفوظ بناتے ہیں۔ تیار کردہ کوڈ میں بعض قسم کی خرابیاں ہوتی ہیں۔ اچھی طرح سے پڑھا اور منظم۔ یہ متحرک زبانوں میں بھی بالکل ٹھیک چلتا ہے، لیکن تین کالوں کے بعد یہ شکل میں مماثلت کی وجہ سے کریش ہو جاتا ہے۔ ٹائپ چیکرس کوڈ پر عمل درآمد سے پہلے اس میں سے زیادہ تر کی شناخت کرتے ہیں۔
یہ نظریہ دراصل درست ثابت ہوا ہے۔ 2026 تک، پیشہ ور ڈویلپرز کی طرف سے TypeScript کا استعمال 78% تک پہنچ جائے گا، جو کہ دو سال پہلے 69% تھا۔ تقریباً 40% ڈویلپرز صرف TypeScript میں لکھتے ہیں، اور صرف 6% ڈویلپر صرف سادہ JavaScript میں لکھتے ہیں۔
غلطیوں کی وہ قسمیں جو مرتب کرنے والوں کو ملتی ہیں وہ غلطیوں کی وہ قسمیں ہوتی ہیں جنہیں انسانی جائزہ لینے والے مناسب کوڈ کی 400 لائنوں کا سامنا کرنے پر نظر انداز کرتے ہیں۔
● فنکشن کو ایک ایسی چیز کا استعمال کرتے ہوئے بلایا گیا تھا جس میں اس کے مطلوبہ فیلڈز میں سے ایک غائب ہے۔
● کوڈ میں ایک مفروضہ ہوتا ہے کہ ایک قدر موجود ہے، جس کے نتیجے میں ایک کالعدم یا غیر متعینہ قدر کو منظور کیا جاتا ہے۔
● API جواب کی شکل بدل گئی ہے اور تیار کردہ ہینڈلر اب بھی پرانے ہینڈلر کو استعمال کرتا ہے۔
رکاوٹ کوڈ لکھنے سے تصدیقی کوڈ میں تبدیل ہوگئی۔
جولائی 2026 میں سائنسی کمپیوٹنگ میں کوڈنگ ایجنٹوں کے استعمال کے بارے میں اوپن اے آئی کی فیلڈ رپورٹ نے حدود کو واضح طور پر بیان کیا ہے۔ دوسرے لفظوں میں، تصدیق، کوڈ جنریشن نہیں، محدود کرنے والا عنصر بن گیا۔ اگرچہ اسے نمک کے دانے کے ساتھ لیا جانا چاہئے کیونکہ ہم اپنی مصنوعات پر تحقیق کرنے والے ایک وینڈر ہیں، لیکن نتائج اس سے مطابقت رکھتے ہیں کہ بہت سی انجینئرنگ ٹیمیں، خاص طور پر جو تحقیق سے باہر ہیں، گزشتہ ایک سال سے توجہ دے رہی ہیں۔
تین ہفتوں کے بجائے صرف ایک دن میں مکمل ہونے کے قابل فرنٹ اینڈ کے ساتھ، اس عمل کا سب سے سست حصہ اس بات کا تعین کر رہا ہے کہ آیا اسکرین پر دکھائی جانے والی ہر چیز درست، محفوظ اور برقرار رکھنے کے قابل ہے۔ اس سے JavaScript کے ڈویلپرز سے توقع کی جانے والی تبدیلیاں ہوتی ہیں۔ جس رفتار سے آپ کوڈ ٹائپ کرتے ہیں وہ کام کی اصل قیمت نہیں تھی، لیکن ملازمت کے عمل کے دوران قابلیت کے کسی حد تک استعمال کی گئی تھی۔ تیار کردہ کوڈ کارروائی کرتا ہے اور فیصلہ چھوڑ دیتا ہے۔
توقع ہے کہ ڈیولپمنٹ کے دوران رد عمل کے اثرات دو بار چلیں گے، اور جو ڈیولپرز اس سے واقف نہیں ہیں وہ سارا دن اس بات کی تحقیقات میں گزار سکتے ہیں کہ ڈپلیکیٹ API کالز کی وجہ سے وہ کیا سوچتے ہیں۔ تیار کردہ استفسار نمونے کے اعداد و شمار کے ساتھ ترقیاتی ماحول میں ٹھیک لگ سکتا ہے، لیکن جب پیداواری ماحول میں استعمال ہوتا ہے تو یہ پوری میز کو اسکین کر سکتا ہے۔ توثیق کی جانچ کسی جزو میں کہیں بھی رکھی جا سکتی ہے اور مؤثر نہیں ہوتی۔ یہ آپ کو سلامتی کا وہم دے سکتا ہے، لیکن جب آپ حقیقت میں اس کی جانچ کرتے ہیں، تو وہ بھرم ختم ہو جاتا ہے۔
ایسی غلط فہمیاں ہیں جن کو ٹیمیں نظر انداز کرتی ہیں۔ تخلیق کی صلاحیت عملی طور پر لامحدود ہے اور ایجنٹوں کے شامل ہونے یا نئی سبسکرپشنز کے شامل ہونے کے ساتھ ہی بڑھتی ہے۔ اس کے برعکس، جائزے کی صلاحیت ان انجینئرز کی تعداد کے لحاظ سے محدود ہوتی ہے جو قابل فہم غلطیوں کی نشاندہی کرنے کے لیے سسٹم سے کافی واقف ہیں۔ یہ امکان نہیں ہے کہ تعداد اسی شرح سے بڑھے گی۔ ایسی ٹیم میں مزید کوڈ جنریشن کی گنجائش شامل کرنے سے جو پہلے ہی جائزہ لینے کی صلاحیت کی حد تک پہنچ چکی ہے ترسیل کی رفتار میں اضافہ نہیں کرتی ہے۔ آپ کو صرف یہ کرنا ہے کہ رکاوٹ کو تحریر سے جائزہ لینے کی طرف منتقل کرنا ہے۔ ایک ٹیم ایک ہفتے میں اپنی کوڈ بنانے کی صلاحیت کو دوگنا کر سکتی ہے، لیکن اس کا جائزہ لینے کے لیے دستیاب لوگوں کی تعداد تبدیل نہیں ہوتی ہے۔ یہی وجہ ہے کہ رکاوٹیں بدل جاتی ہیں اور اضافی ٹولز حل فراہم کرنے میں ناکام رہتے ہیں۔
اسی طرح کی خدمات حاصل کرنے کے طریقوں کے لئے جاتا ہے. زیادہ تر اسکریننگ اب بھی اس بات کا جائزہ لیتے ہیں کہ آیا امیدوار کام کرنے والے حل تک پہنچ سکتا ہے۔ یہ وہ چیز ہے جو ٹول پہلے ہی سپورٹ کرتا ہے۔ کچھ کمپنیاں مخالف ٹیکنالوجی کا جائزہ لینا شروع کر رہی ہیں۔ ہم امیدواروں کو نقائص پر مشتمل AI سے تیار کردہ کوڈ بلاکس پیش کرتے ہیں اور دیکھتے ہیں کہ نقائص کب تک حل نہیں ہوتے۔
بھرتی کرنے والی کمپنیاں بھی اس سمت میں آگے بڑھ رہی ہیں۔ مثال کے طور پر، فل اسکیل وضاحت کرتا ہے کہ یہ اب جاوا اسکرپٹ انجینئرز کو تعینات کرتا ہے جو تحریری کوڈ کی لائنوں کے بجائے AI ٹولز اور پروڈکٹ کی مہارت میں ماہر ہیں۔ وہ کمپنیاں جو وقف شدہ JavaScript ڈویلپرز کی خدمات حاصل کرنے کا فیصلہ کرتی ہیں اب جائزہ لینے کی اتنی ہی صلاحیت حاصل کر رہی ہیں جتنی کہ وہ صلاحیت سازی کر رہی ہیں۔ یہ ایک معمولی تبدیلی کی طرح لگتا ہے جب تک کہ AI سے تیار کردہ لاگ ان فلو کو انسانی مداخلت کے بغیر پیداوار میں منتقل نہیں کیا جاتا۔
توجہ ایک قیمت پر آتی ہے۔
ایسی مارکیٹ میں کوئی نئی چیز متعارف کروانا مشکل ہے جو ماڈلز کو پہلے سے جانتے ہیں۔ اس سال شائع ہونے والے نئے فریم ورک میں موجودہ ٹریننگ ڈیٹا کارپس نہیں ہے، جس کی وجہ سے ایجنٹوں کے ساتھ کام کرنا مشکل ہو جاتا ہے اور ٹیموں کو اس سے بچنا پڑتا ہے، جس کی وجہ سے ایسے حالات پیدا ہوتے ہیں جہاں کوئی کارپس نہیں بنتا۔ اس چکر کو توڑنے کے لیے میرٹ پر مبنی حل کے لیے مخصوص فنڈنگ ونڈو کافی لمبی نہیں ہے۔ 2023 سے پہلے سنگ میل کو حاصل کرنے والے فریم ورک کو اب ایک فائدہ ہوگا جس کا ڈیزائن کے معیار سے کوئی تعلق نہیں ہے۔
ایک کمپنی کے لیے خطرات کم ہیں۔ ایک کمپنی جس کے پروڈکٹس، ٹولز، اور ہائرنگ پائپ لائن سبھی ایک زبان کے خاندان کے گرد گھومتے ہیں، تین بار ایک ہی شرط لگائی۔ یہ اس وقت تک آرام دہ ہے جب تک کہ زبان کے خاندان کا تسلط برقرار رہتا ہے، لیکن جب یہ گر جاتا ہے تو مہنگا پڑتا ہے۔
پہلی پیشین گوئی آدھی درست تھی۔ AI نے حقیقت میں ہمیں ایسی زبان میں کوڈ لکھنے کی بہت زیادہ قیمت بچائی ہے جسے ٹیم میں کوئی بھی نہیں سمجھتا ہے۔ تفہیم اور ملکیت کی قیمت اب بھی برقرار ہے، اور زیادہ تر ٹیموں کے لیے یہ بنیادی لاگت ہے جو ان کی ٹیکنالوجی کے اسٹیک کا تعین کرتی ہے۔