هل يحرز Codex CLI تقدمًا؟ ~ ملخص اتجاهات ترميز الذكاء الاصطناعي في أغسطس 2025 كما تظهر من خلال البيانات ~
اتجاهات وكيل ترميز الذكاء الاصطناعي في أغسطس
لقد قمت بتشغيل موقع يسمى AI Coding.Info منذ شهر يوليو.
هذا موقع يراقب اتجاهات الاستخدام المتعلقة بوكلاء تشفير الذكاء الاصطناعي مثل Claude Code أو Gemini أو Codex من نقطة ثابتة من المعلومات الموجودة في مستودعات Github. لتحديد استخدام AI Coding Agent، نقوم بإجراء استطلاعات يومية وفقًا للشروط التالية.
- التفتيش اليومي على 9000 مستودع عام على جيثب
- أفضل 300 نجم في Github حسب لغة البرمجة
- تم البحث في 30 نوعا من لغات البرمجة
- يستهدف 16 نوعًا من وكلاء تشفير الذكاء الاصطناعي
- فقط عندما تكون ملفات القاعدة التي يستخدمها العديد من وكلاء تشفير الذكاء الاصطناعي موجودة في مستودع Github، يتم تحديد أنه يتم استخدام AI Coding Agent.
التغيير في طريقة المسح
لقد نشرنا مقالًا استقصائيًا الشهر الماضي أيضًا.
https://qiita.com/kotauchisunsun/items/092784402a36d5705853
أدى تحديث الشهر الماضي إلى تغييرات في طريقة الاستطلاع.
- 9 أغسطس 2025 زيادة أهداف الزحف من TOP100 إلى TOP150
- 10 أغسطس 2025 زيادة أهداف الزحف من TOP150 إلى TOP200
- 14 أغسطس 2025 زيادة أهداف الزحف من TOP200 إلى TOP300
في السابق، كنا نحقق في 3000 مستودع، لكن هذا العدد ارتفع هذا الشهر إلى 9000. بسبب بعض أخطاء الزحف، قد تختلف الأرقام عن الأرقام الفعلية على الرسم البياني.
معدل استخدام وكيل ترميز الذكاء الاصطناعي هو 3.1%
بلغ معدل استخدام مستودع AI Coding Agent في نهاية أغسطس 3.1%، بزيادة قدرها 0.2 نقطة مقارنة بـ 2.9% في المرة السابقة. هذا هو عدد المستودعات التي قمنا بالتحقيق فيها والتي أظهرت دليلاً على استخدام AI Coding Agent. هذا هو الرقم. لم تكن هناك العديد من التحركات الكبرى خلال شهر أغسطس. هذه المرة، تغير هدف الاستطلاع من OP 100 إلى TOP 300، كما تم تضمين المستودعات التي تحتوي على عدد قليل نسبيًا من النجوم في الاستطلاع، ولكن لا يوجد فرق كبير في الاستخدام الفعلي. هذه هي النتيجة.
https://ai-coding.info/ja/agents
حصة وكيل ترميز الذكاء الاصطناعي حسب المنتج
الحصة حسب المنتج هي على النحو التالي.
| الرتبة | اسم المنتج | معدل المشاركة |
|---|---|---|
| المركز الأول | كلود كود | 33.2% |
| المركز الثاني | مساعد الطيار | 27.8% |
| المركز الثالث | المؤشر | 16.6% |
| المركز الرابع | Codex CLI | 11.5% |
| المركز الخامس | الجوزاء CLI | 6.7% |
https://ai-coding.info/ja/agents
وبالنظر إلى بيانات هذا الشهر فقط، من حيث حصة الاستخدام، يحتل Claude Code وCopilot Agent المركز الأول، يليهما Cursor وCodex Agent، يليهما Gemini CLI. هذا رأيي. مقارنة بالشهر الماضي، انخفضت حصة المؤشر بشكل ملحوظ. ومع ذلك، فإن هذا يرجع إلى حد كبير إلى التغيير في طريقة المسح. هذا رأيي. كما ذكرنا سابقًا، كانت حصة Cursor في السوق عالية بالتأكيد عندما تم إجراء الاستطلاع على أفضل 100 شركة، ولكن منذ التغيير إلى TOP 300، أصبحت حصة السوق مماثلة للحصة الحالية. ونتيجة لذلك، فإن المستودعات ذات عدد النجوم الأعلى تحتوي على عدد أكبر من المؤشرات، في حين أن المستودعات ذات عدد النجوم الأقل تحتوي على عدد أقل من المؤشرات. ومع ذلك، من خلال توسيع نطاق الزحف، تم توسيع Claude Code وCopilot Agent، اللذين تم استخدامهما بشكل متكرر في المستودعات ذات المستوى الأدنى، كنسبة مئوية من الإجمالي. هذا رأيي. ومع ذلك، فإن نمو وكلاء ترميز الذكاء الاصطناعي الآخرين يعد ملحوظًا. هذه حقيقة. على سبيل المثال، زاد عدد تنزيلات Codex CLI بشكل ملحوظ، كما هو موضح في التغريدة أدناه. هناك أيضا بيانات.
https://x.com/oikon48/status/1961996694146752770
وهنا سوف نقوم بتحديد وتأكيد معدل النمو. يتم حساب ذلك بقسمة عدد المستودعات المستخدمة في 1/9 على عدد المستودعات المستخدمة في 18/8.
| اسم المنتج | عدد المستودعات المستخدمة في 18/8 | عدد المستودعات المستخدمة في 1/9 | معدل النمو |
|---|---|---|---|
| كلود كود | 104 | 124 | 1.19 |
| وكيل مساعد الطيار | 78 | 104 | 1.33 |
| المؤشر | 59 | 62 | 1.05 |
| كوديكس كلي | 33 | 43 | 1.30 |
| الجوزاء CLI | 23 | 25 | 1.13 |
https://ai-coding.info/ja/agents
كما ترون من هذه القيمة، على الرغم من أن **Claude Code وCopilot Agent لديهما عدد أكبر من المستودعات المستخدمة مقارنة بـ Cursor اعتبارًا من 18 أغسطس، إلا أن معدل نموهما أعلى أيضًا. ** لذلك، في ظل الوضع الحالي، من الصعب أن تصبح شركة Cursor هي الحصة السوقية الرائدة. بالإضافة إلى ذلك، على الرغم من أن Cursor يحتوي على عدد أكبر من المستودعات مقارنة بـ Codex CLI وGemini CLI، إلا أن معدل نموه منخفض، لذلك من الممكن أن ينخفض تصنيف Cursor. **إذا افترضنا معدل نمو ثابت، فقد يتجاوز Codex CLI المؤشر في عدد المستودعات بعد شهر واحد في سبتمبر. ** في التغريدة السابقة، كنا نتحدث بناءً على "عدد تنزيلات npm"، لكن AI Coding.info تناقش بناءً على "عدد المستودعات التي تحتوي على ملف AGENTS.md". في الآونة الأخيرة، كانت هناك أخبار تفيد بأن AGENTS.md مدعوم من قبل العديد من وكلاء ترميز الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب. (ونتيجة لذلك، يحتوي عدد مستودعات Codex CLI المضمنة في AI Coding.info على خطأ بسيط.)
https://gihyo.jp/article/2025/08/agents-md-site
** وفقًا لدراسة استقصائية أجريت على AI Coding.info، فإن Codex CLI أكثر استخدامًا من Codex CLI وGemini. ** لكن هل هو حقاً متفوق تماماً على برج الجوزاء؟ إنه فرق بسيط جدًا، ولا أشعر حقًا أن هناك فرقًا كبيرًا. ويرتبط هذا بطريقة البحث المذكورة سابقًا، وبما أن هناك حاليًا عددًا كبيرًا من المستودعات المستخدمة لـ Copilot Agent وClaude Code، فهل ينمو Codex CLI بمعدل أسرع منهم؟ ومع ذلك، فإن كلود كود وCopilot Agent ينموان أيضًا بسرعة كبيرة، لذا لم تضيق الفجوة كثيرًا. هذا هو الانطباع الذي أحصل عليه.
https://ai-coding.info/ja/agents/codexcli
https://ai-coding.info/ja/agents/geminicli
حالة استخدام وكيل ترميز الذكاء الاصطناعي حسب لغة البرمجة
**لغة البرمجة الأكثر استخدامًا لـ AI Coding Agent هي "Typescript"، تليها "Rust" و"Python". ** لم يتغير الوضع كثيرًا بين الشهر الماضي وهذا الشهر، مع تبادل أماكن Rust وPython منذ الشهر الماضي. المركز الرابع إلى السادس لم يتغير كثيرًا أيضًا. التصنيفات هي C# وGo وRuby، لكن كل منها تغير قليلاً. وبهذا المعنى، لم يكن هناك الكثير من الحركة.
أعتقد أن نطاق الزحف له تأثير هنا أيضًا. في الشهر الماضي، كانت هناك 18 لغة برمجة مع مستودع واحد على الأقل تم التأكد من أنه يستخدم AI Coding Agent، لكن هذا العدد ارتفع هذا الشهر إلى 24. بالإضافة إلى ذلك، هناك اتجاه نحو زيادة استخدام AI Coding Agent في لغات البرمجة التي تنشأ من المؤسسات. على سبيل المثال، كوتلين، دارت، سويفت. أشعر أن هذه اللغة صعبة، ولا يوجد الكثير من البيانات التي يمكن تعلمها باستخدام OSS، لذلك أعتقد أنه لا توجد بيانات كافية لتعلم الذكاء الاصطناعي. هذا ما اعتقدته. ومع ذلك، يبدو أن استخدام الذكاء الاصطناعي يتقدم حتى في هذه المجالات. أنا شخصياً أجد أن PHP يتم استخدامه أكثر فأكثر في أماكن مثيرة للدهشة. كنت أتحدث مؤخرًا مع شخص ما في عالم PHP، وسمعت أنه كان هناك القليل نسبيًا من الحديث عن الذكاء الاصطناعي في مؤتمرات PHP. أنا أيضًا أكتب PHP، وكان لدي تصور مسبق بأنه سيكون من الصعب نسبيًا على الذكاء الاصطناعي إخراج التعليمات البرمجية إذا كانت PHP مثل MPA الكلاسيكي (رمز يمزج بين html و<?php)، ولكن يبدو أنه يتم استخدامه في بعض الحالات. (لا أعتقد أن هناك أي كود يمزج بين html و<?php بهذه الطريقة هذه الأيام.)
https://ai-coding.info/ja/languages
الاتجاهات الشهرية في عدد المستودعات التي يستخدمها AI Coding Agent
دعونا نلقي نظرة على الاتجاهات في أغسطس. بين 9 و13 أغسطس، تغيرت الأرقام بشكل ملحوظ بسبب التصحيحات التي أجريت على نطاق الزحف. كما ناقشنا في الفصل السابق، كان معدل استخدام Cursor مرتفعًا قبل 9 أغسطس، ولكن بعد توسيع نطاق الزحف بعد 13 أغسطس، يمكننا أن نرى أن معدل استخدام Claude Code وCopilot Agent قد زاد. بالإضافة إلى ذلك، يتم ملاحظة تأثير الزيادة في نطاق الزحف هنا أيضًا، ويتزايد أيضًا عدد المستودعات التي تستخدم Junie، والتي تمت ملاحظتها سابقًا بأعداد صغيرة. في الآونة الأخيرة، تمكنا أيضًا من تأكيد المستودعات مثل Trae IDE وKiro، والتي تحظى بشعبية كبيرة نسبيًا.
https://ai-coding.info/ja/agents/junie
https://ai-coding.info/ja/agents/traeide
https://ai-coding.info/ja/agents/kiro
أفكار
استمرارًا للشهر الماضيهذه هي المقالة الثانية. شعوري هو أنه منذ أن خرج كيرو في نهاية الشهر الماضي، فإن الأعداد هنا ستزداد. اعتقدت ذلك، لكنه لم يؤثر حقًا على OSS. ومع ذلك، تم اعتماد Kiro بواسطة منتج غير متوقع، وتم اعتماده بواسطة Storybook، وهو أحد برمجيات المصدر المفتوح الرئيسية نسبيًا.
https://github.com/storybookjs/storybook
من ناحية أخرى، قد يكون للإعلان عن GPT-5 وgpt-oss تأثير أيضًا. اعتقدت.
https://openai.com/ja-JP/gpt-5/
https://openai.com/ja-JP/index/introducing-gpt-oss/
هل ستتغير الصناعة بشكل جذري عند حدوث مثل هذه الحركات؟ ؟ هذا ما اعتقدته عندما شاهدته، لكني أتساءل عما إذا كان الأمر بهذه السرعة بالفعل. هناك أيضًا انطباع بذلك. بالنظر إلى الأمر بهذه الطريقة، يمكنك أن ترى أن كلود كود وGithub Copilot لديهما قاعدة قوية بشكل مدهش. ومن المؤكد أيضًا أن Codex تكتسب زخمًا من حيث أرقام التنزيل وأحجام البحث، ولكن من ناحية أخرى، هناك قدر معين من زمن الوصول قبل أن ينتشر إلى OSS ويصبح شائعًا. هناك أيضًا طريقة للتعرف على هذا. وبالتالي، ما هي الافتراضات التي يتم اتخاذها عند النظر في البيانات والنتائج؟ شعرت مرة أخرى أن هذا مهم للغاية.