主要观点：较新的想法可用训练数据较少，所以语言模型（LLM）体验可能更差，这有助于现有技术维持其地位。如一些不太流行的编程语言（如 Crystal、Zig、Gleam）虽很酷，但因社区小、资源少，不如热门语言（如 Python、JavaScript、Ruby）受欢迎。在“为什么 Gumroad 没选择 htmx”的故事中，提到 AI 工具对 Next.js 更熟悉是因为缺乏开源训练数据，影响了开发速度和解决问题的容易度，新兴技术面临因训练数据少而导致 LLM 体验差的额外障碍，机器学习偏见后果比 JavaScript 框架未被采用更严重，LLM 虽能在其他方面帮助技术创新，但在这一方面可能使新想法更难繁荣。
关键信息：较新语言训练数据少致 LLM 体验差；热门语言社区大资源多；Gumroad 选 React 和 Next.js 因 AI 对其熟悉；新兴技术有 LLM 体验差的障碍。
重要细节：列举了 Crystal、Zig、Gleam 等不太流行语言及 Python、JavaScript、Ruby 等热门语言；提及“为什么 Gumroad 没选择 htmx”的相关内容及其中关于 AI 工具对 Next.js 熟悉的原因等。