Люди начали писать как Claude. Исследование 461 тысячи текстов на GitHub

Если вы ежедневно работаете с Claude, вы безошибочно узнаете эту манеру из тысячи: в кодовой базе непременно обнаруживается «несущая конструкция» (load-bearing), изменения вносятся «тихо и аккуратно» (quietly), а сложные архитектурные решения описываются как «предельно простые» (plainly).
В англоязычном инженерном сообществе у этой узнаваемой стилистики появилось даже собственное название — Claudish («клодский диалект»).

В конце августа топ Hacker News взорвал проект «The load-bearing vocabulary of Claude». Независимый исследователь Луи Абрахам математически замерил, с какой скоростью характерный вокабуляр Claude расползается по крупнейшему опенсорс-репозиторию планеты. Вывод получился ошеломляющим: сегодня в этом стиле оформляется более трети всех изменений в коде.

Объектом исследования стали описания пул-реквестов (PR descriptions) на GitHub — текстовые записки, в которых разработчики объясняют коллегам логику своих правок. Сегодня их пишут живые программисты, терминальные агенты или гибридные тандемы человека и ИИ.

Методология сбора данных была выстроена со строгой математической строгостью:

Затем алгоритм кластеризации без учителя разбил весь корпус на 10 устойчивых стилей («манер письма») исключительно по распределению словаря. Ключевой нюанс методологии: алгоритм ничего не знал о временных метках — он группировал тексты вслепую только по частотности лексики, а временная шкала накладывалась уже на готовые кластеры.

Результат шокировал исследователей: одна конкретная манера письма в начале 2025 года занимала ничтожные 0,7% от общего потока. Но к середине 2026 года её доля взлетела до 39%!
Причём экспансия не остановилась: в последние месяцы этот стиль прибавляет в среднем по 1,2 процентных пункта каждую неделю.

Главным маркером этого кластера стало словечко load-bearing («несущий»). Внутри выделенной группы оно встретилось 929 раз, тогда как во всём гигантском остатке корпуса — лишь 82 раза. С учётом объёмов это 39-кратный статистический перевес.
В этой же когорте аномально часто всплывают любимчики моделей: plainly («просто / явно»), quietly («аккуратно / без шума»), crucial («критический») и streamline («оптимизировать»). Проект ранжирует топ-1000 таких маркеров — и даже на тысячной позиции частотность превышает норму в 5 раз.

Исследование Луи Абрахама живёт в реальном времени: парсер продолжает ежедневно обновлять статистику на дашборде проекта, и график доли Claudish неумолимо стремится к 50%.

Справедливое замечание скептиков: если алгоритм кластеризации не видел ни профилей авторов, ни используемых инструментов, почему исследователи уверены, что виноват именно Claude?

Лингвистический взрыв такого масштаба объясняется тремя параллельными процессами:

Разграничить эти три сценария чисто статистически невозможно. Но практический итог один: IT-индустрия начала говорить на диалекте конкретной нейросети. Тот же термин load-bearing зафиксирован у сотен независимых авторов — это уже не локальный мем отдельной команды, а новая языковая норма.

В истории этого исследования есть поучительный технический детектив. В первой итерации Абрахам использовал GH Archive — стандартный публичный массив данных GitHub. Первые замеры повергли автора в шок: слово load-bearing нашлось всего в… 17 пул-реквестах на весь GitHub.

В ходе расследования выяснилось: из-за изменений в пайплайнах с середины 2025 года GH Archive перестал корректно агрегировать полные текстовые тела событий. В базе образовалась «дыра», и реальные цифры оказались занижены в 158 раз!
Абрахам экстренно переписал краулер напрямую на поисковый API GitHub и выпустил открытый постмортем с предупреждением другим исследователям.

Это золотое правило для всех, кто строит аналитику на публичных датасетах: отсутствие сигнала в базе часто означает сбой в трубе сбора данных, а не отсутствие явления в реальном мире.

В самой Anthropic проблему отлично осознают. На днях при релизе Claude Opus 5.5 компания вынесла в официальный ченджлог пункт о кардинальном улучшении стиля: модель научили писать живее, ставить суть на первое место и безжалостно вычищать навязчивый корпоративный жаргон.
Профильное издание The Decoder прямо указало, что это был ответ лаборатории на насмешки над «клодским новоязом».

Возникает парадоксальная гонка на опережение: пока разработчики Anthropic отучают флагманскую модель от её любимых штампов, программисты по всему миру уже впитали эти штампы в свои привычки и продолжают тиражировать их в прод.

1. Если вы пишете промпты для работы: проверяйте итоговый текст на паразитные маркеры. В русскоязычной среде Claude мгновенно выдают конструкции вроде «не просто X, а Y», «на фундаментальном уровне», «важно отметить» и «несущий каркас». Самый надёжный способ избавиться от них — прямо зашить в системный промпт чёрный список стоп-слов.

2. Если вы нанимаете или проверяете кандидатов: стилистика текста больше не является доказательством того, что тестовое задание выполнил ИИ. Высокий индекс Claudish лишь показывает, что кандидат находится в плотном симбиозе с инструментом. Пора признать: ИИ-детекторы сегодня оценивают «модность слога», а не авторство.

3. Если вы любите лингвистику и цифры: репозиторий проекта полностью открыт. На интерактивном дашборде можно вбить любое английское слово и в реальном времени проследить, как менялась его популярность среди коммитов за последние два года.

Эволюция языка всегда следовала за теми, с кем люди проводят больше всего времени. Столетия назад на речь влияли священные тексты, затем — радио и телевидение, а сегодня главным собеседником человека стал ИИ в окне терминала.