AI ऐप बिल्डर नई-नवेली चीज़ से वर्कफ़्लो बन चुके हैं: लोग एक वाक्य में ऐप बताते हैं, और मिनटों में एक चालू कोडबेस — फ्रंटएंड, डेटाबेस स्कीमा, API — वापस आ जाता है। लेकिन इस श्रेणी के बारे में जो कुछ लिखा जाता है, उसका ज़्यादातर हिस्सा क़िस्सागोई है। यह रिपोर्ट देखती है कि जब कोड AI लिखता है तो लोग असल में क्या बनाते हैं — VULK प्लेटफ़ॉर्म पर 11,355 प्रोजेक्ट्स, 124,755 जेनरेटेड कोड फ़ाइलों और 80,189 बिल्डर–AI चैट मैसेजों के आधार पर (नवंबर 2025 – जुलाई 2026)।
मुख्य निष्कर्ष एक नज़र में
- माध्यिका बिल्डर साइनअप के 47 सेकंड बाद अपनी पहली AI-जेनरेटेड ऐप शिप कर देता है। पहली-ऐप-तक-का-समय अब दिनों में नहीं, सेकंडों में मापा जाता है।
- ऐप का माध्यिका प्रॉम्प्ट सिर्फ़ 364 कैरेक्टर का है — क़रीब 60 शब्द। लोग ऐप्स को एक छोटे पैराग्राफ़ में बताते हैं, फिर बातचीत से तराशते हैं।
- माध्यिका बिल्ड बातचीत सिर्फ़ 4 मैसेज लंबी है; शीर्ष 10% प्रोजेक्ट्स 25 मैसेज पार कर जाते हैं, और किसी एक प्रोजेक्ट की सबसे लंबी बातचीत 588 मैसेजों तक पहुँची।
- 80.5% AI-जेनरेटेड ऐप्स React + Vite वेब ऐप्स हैं; Flutter 5.6% के साथ #2 प्लेटफ़ॉर्म है।
- 62% AI-जेनरेटेड ऐप्स में SQL डेटाबेस स्कीमा शामिल है — ज़्यादातर "vibe-coded" ऐप्स स्टैटिक पेज नहीं, डेटा एप्लिकेशन हैं।
- 27% ऐप्स को प्रोविज़न्ड बैकएंड मिलता है (API + होस्टेड डेटाबेस), पर सिर्फ़ 3.7% किसी सार्वजनिक URL पर डिप्लॉय होती हैं — फ़नल की सबसे बड़ी गिरावट आख़िरी क़दम पर है।
- AI-जेनरेटेड ऐप्स में से सिर्फ़ 1.6% टु-डू लिस्ट हैं। ट्यूटोरियल-युग का घिसा-पिटा किरदार मर चुका है: डैशबोर्ड और एडमिन पैनल (12.5%) #1 श्रेणी हैं।
- औसत AI-जेनरेटेड प्रोजेक्ट में 20.7 फ़ाइलें और क़रीब 1,500 लाइन कोड होता है; सबसे बड़ा एकल प्रोजेक्ट 677 फ़ाइलों तक पहुँचा।
- सभी जेनरेटेड कोड फ़ाइलों का 65% TypeScript है (TSX सहित); SQL 6.1% के साथ दूसरी सबसे ज़्यादा जेनरेट होने वाली भाषा है।
- ज़्यादा बातें AI ही करता है: बिल्ड बातचीत में हर 1 मानवीय मैसेज पर 3.4 असिस्टेंट मैसेज।
- दक्षिण एशिया 47% नए AI ऐप बिल्डर पैदा करता है पर राजस्व का 8%; उत्तरी अमेरिका 3.5% बिल्डर और 25% राजस्व — जहाँ AI ऐप बिल्डिंग सीखी जाती है और जहाँ उसके पैसे दिए जाते हैं, उनके बीच 7× का मॉनेटाइज़ेशन गैप।
- साइनअप करने वालों में से 30.5% कम से कम एक ऐप जेनरेट करते हैं; उनमें से 29% दूसरी बनाने लौटते हैं, और औसत बिल्डर 2.5 ऐप्स बनाता है।
- बिल्डिंग का पीक कार्यदिवसों में 12:00–15:00 UTC पर होता है (मंगलवार सबसे व्यस्त दिन है); सिर्फ़ 26% ऐप्स वीकेंड पर बनती हैं — AI ऐप बिल्डिंग काम के घंटों का व्यवहार है, वीकेंड का शौक़ नहीं।
- सभी साइनअप का 3.5% पेइंग ग्राहकों में बदलता है।
लोग AI से असल में क्या बनाते हैं?
AI-जेनरेटेड सॉफ़्टवेयर का स्टीरियोटाइप — टु-डू ऐप्स और खिलौना डेमो — डेटा के सामने टिक नहीं पाता। 10,994 सक्रिय प्रोजेक्ट्स के पीछे के प्राकृतिक-भाषा प्रॉम्प्ट्स को विषय के अनुसार वर्गीकृत करने पर:
| श्रेणी | प्रोजेक्ट्स का हिस्सा |
|---|---|
| डैशबोर्ड / एडमिन पैनल | 12.5% |
| गेम्स और पज़ल | 5.4% |
| लैंडिंग पेज | 4.8% |
| ई-कॉमर्स / ऑनलाइन स्टोर | 4.5% |
| रेस्तराँ / फ़ूड ऐप्स | 3.6% |
| बुकिंग और अपॉइंटमेंट सिस्टम | 3.4% |
| AI-संचालित ऐप्स (असिस्टेंट, एजेंट, AI चैट) | 3.1% |
| पोर्टफ़ोलियो | 3.0% |
| फ़ाइनेंस / बजटिंग / इनवॉइसिंग | 2.7% |
| शिक्षा और लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म | 2.5% |
| चैट और मैसेजिंग | 1.8% |
| क्रिप्टो / web3 | 1.6% |
| टु-डू / टास्क मैनेजर | 1.6% |
| रियल एस्टेट | 1.2% |
| फ़िटनेस और स्वास्थ्य | 1.1% |
| सोशल नेटवर्क क्लोन | 0.4% |
दो बातें उभरकर आती हैं। पहली, #1 उपयोग-मामला इंटरनल-टूल जैसा सॉफ़्टवेयर है: डैशबोर्ड, एडमिन पैनल, बुकिंग सिस्टम, फ़ाइनेंस ट्रैकर — वे बिना चमक-दमक वाली एप्लिकेशनें जो कंपनियाँ पहले ख़रीदती थीं या हाथ से बनाती थीं। दूसरी, टु-डू ऐप्स 13वें स्थान पर हैं। जब ऐप जेनरेट करने की लागत टेक्स्ट का एक पैराग्राफ़ हो, तो लोग अभ्यास-प्रोजेक्ट छोड़कर सीधे उस चीज़ पर जाते हैं जिसकी उन्हें असल में ज़रूरत है।
एक उल्लेखनीय मेटा-ट्रेंड: 3.1% AI-जेनरेटेड ऐप्स ख़ुद AI ऐप्स हैं — लोग AI का इस्तेमाल AI असिस्टेंट, चैटबॉट और एजेंट फ्रंटएंड बनाने में कर रहे हैं।
AI ऐप बिल्डर असल में कितना कोड लिखता है?
11,355 प्रोजेक्ट्स में, प्लेटफ़ॉर्म ने कुल 769 MB सोर्स कोड की 124,755 कोड फ़ाइलें जेनरेट कीं — लगभग 95 लाख (9.5 मिलियन) लाइनें (औसतन 76 लाइनों वाली ~6,000 फ़ाइलों के रैंडम सैंपल के आधार पर)।
औसत प्रोजेक्ट:
- 20.7 फ़ाइलें (माध्यिका 20, अधिकतम 677)
- ~127 KB सोर्स कोड, क़रीब 1,500 लाइनें
- औसतन 6.2 KB प्रति फ़ाइल — AI जेनरेटर मोनोलिथ नहीं, बल्कि कई छोटी, केंद्रित फ़ाइलें बनाते हैं
जेनरेटेड फ़ाइलों का भाषा-वितरण बताता है कि आधुनिक AI-जेनरेटेड स्टैक कैसा दिखता है:
| भाषा | फ़ाइलों का हिस्सा |
|---|---|
| TypeScript / TSX | 65.1% |
| JSON (कॉन्फ़िग) | 8.3% |
| SQL | 6.1% |
| JavaScript | 6.5% |
| CSS | 4.3% |
| HTML | 3.1% |
| Dart (Flutter) | 0.6% |
TypeScript ने AI कोडजेन युग को प्रभावी रूप से जीत लिया है। मॉडल जो कुछ निकालते हैं उसका दो-तिहाई टाइप्ड है। और SQL का #3 आउटपुट भाषा होना नीचे डेटाबेस वाले बिंदु को और पुख़्ता करता है।
क्या AI-जेनरेटेड ऐप्स के पास असली बैकएंड होते हैं?
हाँ — और यह शायद इस श्रेणी का सबसे कम रिपोर्ट किया गया बदलाव है।
- 61.7% प्रोजेक्ट्स की जेनरेटेड फ़ाइलों में SQL डेटाबेस स्कीमा शामिल है।
- 27.1% ऐप्स के पास प्रोविज़न्ड बैकएंड है — एक लाइव API वर्कर और होस्टेड डेटाबेस, सिर्फ़ फ्रंटएंड कोड नहीं।
- बाक़ी ऐप्स वाक़ई केवल-फ्रंटएंड हैं (पोर्टफ़ोलियो, लैंडिंग पेज, गेम्स)।
AI ऐप बिल्डरों को "UI खिलौने" कहने वाला लोकप्रिय फ़्रेम पुराना पड़ चुका है: जेनरेटेड ऐप्स का बहुमत डेटा मॉडल करता है, और एक-चौथाई से ज़्यादा सर्वर-साइड इंफ्रास्ट्रक्चर चलाती हैं।
हालाँकि फ़नल अंत में तेज़ी से सिकुड़ता है:
| चरण | सक्रिय ऐप्स का हिस्सा |
|---|---|
| जेनरेट हुई | 100% |
| डेटाबेस स्कीमा शामिल | 62% |
| बैकएंड प्रोविज़न्ड (API + DB लाइव) | 27% |
| सार्वजनिक की गई / शोकेस में सूचीबद्ध | 6.1% |
| सार्वजनिक URL पर डिप्लॉय्ड | 3.7% |
हर 27 AI-जेनरेटेड ऐप्स में से केवल ~1 सार्वजनिक URL तक पहुँचती है। जेनरेशन अब अड़चन नहीं है — आख़िरी मील (डिप्लॉयमेंट, डोमेन, लाइव जाना) वह जगह है जहाँ ज़्यादातर प्रोजेक्ट रुक जाते हैं। इकोसिस्टम के लिए, यही वह सबसे साफ़ प्रोडक्ट गैप है जो डेटा उजागर करता है।
लोग किन प्लेटफ़ॉर्मों के लिए बनाते हैं?
हर प्रोजेक्ट की असल फ़ाइलों (बिल्ड कॉन्फ़िग, मैनिफ़ेस्ट) से प्लेटफ़ॉर्म पहचानने पर:
| प्लेटफ़ॉर्म | पहचाने जा सकने वाले स्टैक वाले प्रोजेक्ट्स का हिस्सा |
|---|---|
| React + Vite (वेब) | 80.5% |
| Flutter (मोबाइल) | 5.6% |
| React Native / Expo | 0.3% |
| Python (FastAPI/Django/Flask) | 0.2% |
| Next.js | 0.2% |
| Shopify (Liquid) | <0.1% |
आउटपुट में वेब अब भी हावी है — पर माँग आपूर्ति से आगे दौड़ रही है। उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट्स में जो माँगते हैं उसे देखें (इसी प्लेटफ़ॉर्म पर अब तक की प्लेटफ़ॉर्म-माँग के उल्लेख): Flutter 381 अनुरोधों के साथ आगे है, फिर Node बैकएंड (310), Next.js (265), Python (246), React Native (213) और PHP (174)। मोबाइल और बैकएंड-फर्स्ट माँग, जो आज जेनरेट होता है उससे कहीं ज़्यादा है — जो संकेत देता है कि AI ऐप बिल्डिंग का अगला चरण मल्टी-रनटाइम है: मोबाइल बाइनरी, Python सेवाएँ और PHP ऐप्स, सिर्फ़ React SPA नहीं।
लोग ऐप बनाने वाले AI से कैसे बात करते हैं?
- माध्यिका शुरुआती प्रॉम्प्ट 364 कैरेक्टर का है — क़रीब 60 शब्द, या 3–4 वाक्य। औसत कहीं ज़्यादा है (1,983 कैरेक्टर) क्योंकि उपयोगकर्ताओं की एक लंबी पूँछ पूरी स्पेसिफ़िकेशन, ब्रीफ़ या मौजूदा कोड चिपका देती है; सबसे लंबा एकल प्रॉम्प्ट 500,000 कैरेक्टर से ऊपर था।
- माध्यिका प्रोजेक्ट बातचीत 4 मैसेज की है। सभी ऐप्स की आधी अनिवार्य रूप से "एक शॉट और एक ट्वीक" हैं।
- शीर्ष 10% प्रोजेक्ट्स में 25+ मैसेज हैं — ये वे उपयोगकर्ता हैं जो AI को वेंडिंग मशीन नहीं, इटरेटिव पेयर-प्रोग्रामर मानते हैं। रिकॉर्ड: एक ही प्रोजेक्ट पर 588 मैसेज।
- सभी बातचीतों में, AI हर 1 मानवीय मैसेज पर 3.4 मैसेज भेजता है (61,977 असिस्टेंट बनाम 18,212 यूज़र मैसेज) — कोड जेनरेशन की स्ट्रीमिंग, मल्टी-स्टेप प्रकृति का प्रतिबिंब।
जो पैटर्न उभरता है: अंदर छोटा इरादा, और जो प्रोजेक्ट मायने रखते हैं उनमें बाहर लंबा इटरेशन लूप। हुनर प्रॉम्प्ट की लंबाई में नहीं है; यह जानने में है कि आगे क्या माँगना है।
AI-जेनरेटेड ऐप्स कौन बना रहा है — और उनके पैसे कौन दे रहा है?
भूगोल वह जगह है जहाँ डेटा सबसे दिलचस्प हो जाता है। ज्ञात देश वाले साइनअप में:
- दक्षिण एशिया (भारत, पाकिस्तान, बांग्लादेश, नेपाल, श्रीलंका): 47.4% बिल्डर — अकेला भारत सभी साइनअप का 25% है, सबसे बड़ा एकल देश।
- अफ़्रीका: 15.9% (नाइजीरिया, अल्जीरिया, मिस्र, दक्षिण अफ़्रीका, केन्या, मोरक्को — सभी शीर्ष 15 देशों में)
- यूरोप: 7.9%
- उत्तरी अमेरिका: 3.5%
राजस्व लगभग उलटा बँटता है:
- उत्तरी अमेरिका: राजस्व का 24.8% (3.5% साइनअप से — ~7× ओवरइंडेक्स)
- यूरोप: 24.4%
- खाड़ी देश: 12.5%
- दक्षिण एशिया: 7.7% (47.4% साइनअप से)
व्याख्या: AI ऐप बिल्डिंग उभरते बाज़ारों में एक हुनर के रूप में अपनाई जा रही है और विकसित बाज़ारों में एक टूल के रूप में ख़रीदी जा रही है। सबसे बड़ी बिल्डर आबादी उन बाज़ारों में है जहाँ $20/माह एक भारी क़ीमत है; पेइंग ग्राहक अमेरिका, जर्मनी, यूके, फ़्रांस, नीदरलैंड, स्विट्ज़रलैंड और खाड़ी में केंद्रित हैं। कोई भी AI डेव-टूल कंपनी इस आकार को पहचान लेगी — यही इस श्रेणी की परिभाषित करने वाली गो-टु-मार्केट खिंचाव है।
कुल मिलाकर, सभी साइनअप का 3.5% पेइंग ग्राहक बनता है — ऐसी प्रोडक्ट श्रेणी के लिए उल्लेखनीय जहाँ मुफ़्त आउटपुट (एक चालू कोडबेस) ख़ुद ही मूल्य है।
लोग कब बनाते हैं?
स्वचालित/बैच गतिविधि को छोड़कर:
- निर्माण की पीक विंडो: 12:00–15:00 UTC, सीधे यूरोपीय/अफ़्रीक़ी/दक्षिण एशियाई कार्यदिवस और अमेरिकी सुबह के भीतर।
- मंगलवार सबसे व्यस्त दिन है; सोमवार और रविवार सबसे शांत।
- वीकेंड ऐप निर्माण का सिर्फ़ 26% हैं।
AI ऐप बिल्डिंग एक वर्क-टूल उपयोग वक्र दिखाती है, मनोरंजन वक्र नहीं। लोग काम के घंटों में, काम के दिनों में ऐप्स जेनरेट करते हैं — "लोग क्या बनाते हैं" डेटा में डैशबोर्ड/एडमिन-पैनल के दबदबे से मेल खाता हुआ।
पहली ऐप कितनी तेज़ है?
अकाउंट बनाने से पहली जेनरेटेड ऐप तक का माध्यिका समय 47 सेकंड है। यह शायद इस श्रेणी को परिभाषित करने वाला आँकड़ा है: "मेरे पास एक आइडिया है" और "मेरे पास चलता कोड है" के बीच की दूरी एक मिनट से नीचे ढह चुकी है।
एक्टिवेशन और रिटेंशन:
- 30.5% साइनअप कम से कम एक ऐप जेनरेट करते हैं (15,165 उपयोगकर्ताओं में से 4,622)
- 29.5% बिल्डर दूसरी ऐप बनाने लौटते हैं (1,362 उपयोगकर्ता)
- 181 पावर यूज़र्स ने 5+ ऐप्स बनाई हैं; औसत बिल्डर 2.5 ऐप्स बनाता है
- प्लेटफ़ॉर्म गतिविधि उछाल-भरी है: सभी प्रोजेक्ट्स का आधा दिसंबर 2025 – जनवरी 2026 की लॉन्च विंडो में बना, और ऑर्गेनिक मासिक निर्माण मई 2026 से फिर रफ़्तार पकड़ रहा है (जून 2026 जनवरी के बाद का सबसे मज़बूत ऑर्गेनिक महीना था, मई से 2.2× ऊपर)।
कार्यप्रणाली
यह रिपोर्ट VULK प्लेटफ़ॉर्म (vulk.dev) के समेकित, अनामीकृत प्रोडक्शन डेटा पर आधारित है — VULK एक AI-संचालित एप्लिकेशन बिल्डर है।
- डेटासेट: N = 11,355 जेनरेटेड प्रोजेक्ट्स (10,994 सक्रिय), 124,755 जेनरेटेड कोड फ़ाइलें, 80,189 चैट मैसेज, 15,165 पंजीकृत उपयोगकर्ता, 533 ग्राहकों से 576 भुगतान।
- अवधि: नवंबर 2025 – 17 जुलाई 2026।
- प्लेटफ़ॉर्म पहचान हर प्रोजेक्ट में वास्तव में मौजूद फ़ाइलों से निकाली गई है (जैसे
vite.config.*,pubspec.yaml,requirements.txt,next.config.*,composer.json), और संरक्षित फ़ाइल-ट्री वाले 6,025 प्रोजेक्ट्स पर गणना की गई है। - श्रेणी वर्गीकरण प्रोजेक्ट प्रॉम्प्ट्स पर कीवर्ड मैचिंग का उपयोग करता है; श्रेणियाँ परस्पर अनन्य नहीं हैं।
- कोड-लाइनों के आँकड़े ~6,000 फ़ाइलों के रैंडम सैंपल (TABLESAMPLE) से अनुमानित हैं; बाइट योग सटीक हैं।
- समय और सप्ताह-दिन के आँकड़े पहचाने गए बैच/स्वचालित निर्माण इवेंट्स को बाहर रखते हैं (ऐसे दिन जब एक ही अकाउंट ने >200 प्रोजेक्ट बनाए — ऐसा एक इवेंट, 2026-07-16 को 1,569 प्रोजेक्ट, व्यवहार सांख्यिकी से बाहर रखा गया; शीर्ष योगों में सभी प्रोजेक्ट शामिल हैं)।
- भौगोलिक आँकड़े साइनअप के समय के देश का उपयोग करते हैं; साइनअप-हिस्से के प्रतिशत ज्ञात देश वाले उपयोगकर्ताओं (अकाउंट्स का 78.4%) पर गणित हैं। राजस्व हिस्से पूर्ण भुगतानों पर गणित हैं।
- किसी भी व्यक्तिगत उपयोगकर्ता डेटा, प्रॉम्प्ट, ईमेल या व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी तक न पहुँच बनाई गई, न रिपोर्ट की गई; सभी सांख्यिकी समुच्चय हैं।
इस रिपोर्ट को VULK (vulk.dev) के श्रेय के साथ स्वतंत्र रूप से उद्धृत किया जा सकता है। इस डेटा या कार्यप्रणाली के बारे में प्रश्नों के लिए, vulk.dev पर VULK टीम से संपर्क करें।
