Нолан Лоусон проверил, как выбор JavaScript-фреймворка влияет на разработку кодящим AI-агентом. Opus 5.5 с высоким уровнем effort получал спецификацию небольшого приложения о покемонах с поиском и фильтрацией, использовал PokéAPI и свежую версию выбранного стека. Готовые приложения проверялись на соответствие спецификации, затем автор сравнивал расход токенов, время, стоимость API, объём исходного кода и показатели Lighthouse.
В тест вошли 12 вариантов, включая Angular, Astro, Hono+htmx, Next.js, Nuxt, Qwik, React Router, SolidStart, SvelteKit, TanStack Start, Gracile+Lit и Vanilla JavaScript с Vite. Каждый запускали пять раз, кроме Angular: две итерации не дали рабочего приложения, поэтому учитывались три успешные. Медианная стоимость варьировалась от $2,67 у Hono+htmx до $4,97 у Angular. Медианное время — от 8,2 минуты у Astro до 17,2 минуты у Angular. Разброс между прогонами был большим, а агенты не всегда использовали предусмотренные MCP и skills.
Оценки доступности достигли 100 у всех вариантов, а Lighthouse Performance почти везде был близок к максимуму. Более заметно различался объём передаваемого JavaScript: 0 КиБ у Astro, 18 КиБ у Hono+htmx и 142 КиБ у Next.js. TBT оставался небольшим, хотя у Angular достигал 103 мс, у Next.js — 71 мс. MPA в целом выигрывали у SPA по LCP, что отражает устройство теста и быстрый показ готового HTML.
Медианный объём непустых строк составил 1370 у Hono+htmx против 2009 у Angular. Автор связывает это с будущей стоимостью сопровождения: агенту при последующих правках снова придётся обрабатывать код токенами.
Лоусон подчёркивает ограничения эксперимента. Приложение одно, контентное и малое; результаты стохастичны, а Lighthouse и Core Web Vitals благоприятствуют MPA. Другой тип приложения, браузер, агент или явные требования оптимизации могут изменить выводы. Цель работы — не объявить лучший фреймворк, а показать, что вместо неподтверждённых заявлений о «подходящем для агентов» стеке можно измерять конкретные результаты.