नई, अच्छी सॉफ़्टवेयर कहाँ है?

एआई उत्पादकता लाभों का दायरा

• कई लोग तर्क देते हैं कि एआई कोडिंग को तेज़ करता है, लेकिन समग्र डिलीवरी को नहीं। बाधाएँ डिज़ाइन, निर्णय-निर्माण, समन्वय, ऑप्स, QA, और समीक्षा में हैं।
• कई विश्लेषण सुझाते हैं कि कोडिंग/डिबगिंग का पूरी तरह स्वचालन भी शायद ~1.25–2x उत्पादकता देता है, 10x नहीं।
• कोड समीक्षा और समझना अक्सर धीमा हो जाता है, क्योंकि एआई ज़्यादा, और कभी-कभी ज़्यादा जanky, कोड बनाता है जिसे जाँचना पड़ता है।
• यह दावे कि टीमें ढीली हो रही हैं और “कॉफ़ी ब्रेक” ले रही हैं, व्यापक रूप से खारिज किए जाते हैं; टिप्पणीकार छंटनी, अधिक दबाव, और किसी अतिरिक्त फुर्सत की रिपोर्ट करते हैं।

सॉफ़्टवेयर की गुणवत्ता: बेहतर या बदतर?

• एआई-जनित कोड में अधिक बग, खराब प्रदर्शन, और नाज़ुकपन की कई कहानियाँ हैं, खासकर “vibecoded” ऐप्स और AI-first उत्पादों में।
• अन्य लोग स्पष्ट आंतरिक सुधारों की रिपोर्ट करते हैं: अधिक tests, कम Sentry issues, बेहतर performance, agents और LLMs का उपयोग करके तेज़ bug-finding।
• निष्कर्ष: अनुशासित टीमें गुणवत्ता में लाभ पा सकती हैं, लेकिन कई संगठनों में वह rigor या QA staffing नहीं है जिससे यह हासिल हो सके।

“नई, अच्छी” सॉफ़्टवेयर कहाँ है?

• दिखाई देने वाली “नई” सॉफ़्टवेयर अक्सर AI-built clones होती हैं (Photoshop, Excel, PDF readers), जिन्हें alpha-quality, धीमा, और अधूरा माना जाता है।
• कुछ लोग इन clones को monopolies के लिए आशाजनक शुरुआती विकल्प मानते हैं; अन्य इन्हें “slop” और नैतिक रूप से संदिग्ध copycats कहते हैं।
• कई लोग तर्क देते हैं कि “सॉफ़्टवेयर का प्रोजेक्ट” अधिकतर पूरा हो चुका है: ज़्यादातर व्यापक श्रेणियाँ मौजूद हैं; नया काम integrations, niche tools, या incremental UX है।

बेस्पोक और अदृश्य सॉफ़्टवेयर

• कई प्रतिभागियों ने उच्च-गुणवत्ता वाले personal tools बनाए हैं (accounting apps, home automation, 3D house planners, readers, synth firmware, dev utilities)।
• ये अक्सर अपने निर्माताओं के लिए commercial विकल्पों से बेहतर होते हैं, लेकिन इन्हें जारी नहीं किया जाता क्योंकि:
  • Marketing/distribution एक थकाऊ grind है।
  • कोई स्पष्ट rewards नहीं, और ऊपर से लंबे समय का maintenance burden।
  • hostile reception और “AI slop” stigma।
• परिणाम: बहुत सारी “नई, अच्छी” सॉफ़्टवेयर निजी तौर पर लोगों की अपनी machines पर मौजूद है।

Ecosystem, Incentives, and Discovery

• App stores बंद-से लगते हैं; “old internet” को discovery channel के रूप में मृत या low-quality AI projects की बाढ़ में डूबा हुआ बताया जाता है।
• ज़्यादातर trending repos AI tooling, agents, और orchestration हैं, end-user apps नहीं।
• संगठनात्मक incentives higher quality के बजाय अधिक features और scope को बढ़ावा देते हैं; teams को “bare minimum” staffing पर रखा जाता है।
• कुछ लोग सॉफ़्टवेयर के “fast-food era” की कल्पना करते हैं: अधिक ephemeral, defect-tolerant tools तेज़ी से ship होंगे, और quality का महत्व कम होगा।