لماذا قام عشاق النظارات الذكية بإنشاء AI Coding.Info ~ ملخص لاتجاهات الذكاء الاصطناعي في أغسطس 2026 بناءً على البيانات ~
مؤلف: @kotauchisunsun
تاريخ الافراج عنه: 2026/09/29
اتجاهات وكيل ترميز الذكاء الاصطناعي في أغسطس 2026
نحن نقوم بتشغيل موقع يسمى AI Coding.Info منذ يوليو 2025.
هذا موقع يراقب اتجاهات الاستخدام المتعلقة بوكلاء تشفير الذكاء الاصطناعي مثل Claude Code وCodex CLI وGithub Copilot وGemini 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 Github
- 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.
اتجاهات الشهر الماضي
https://ai-coding.info/reports/articles/20260812
معدل استخدام وكيل ترميز الذكاء الاصطناعي هو 13.9%
بلغ معدل استخدام مستودع وكيل ترميز الذكاء الاصطناعي 13.9%، بزيادة قدرها 0.9% مقارنة بـ 13.0% في المرة السابقة.
معدل استخدام وكيل ترميز الذكاء الاصطناعي في 1 سبتمبر 2026
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01#adoption-rate
معدل استخدام AI Coding Agent بتاريخ 2026/8/1
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01#adoption-rate
الاتجاهات في معدل استخدام وكيل ترميز الذكاء الاصطناعي من 1 أغسطس 2026 إلى 1 سبتمبر 2026
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#share-trend
حصة وكيل ترميز الذكاء الاصطناعي حسب المنتج
الحصة حسب المنتج هي على النحو التالي.
| الترتيب | اسم المنتج | معدل المشاركة |
|---|---|---|
| المركز الأول | كوديكس كلي | 42.3% |
| المركز الثاني | كلود كود | 32.0% |
| المركز الثالث | وكيل مساعد الطيار | 14.4% |
| المركز الرابع | الجوزاء CLI | 4.9% |
| المركز الخامس | المؤشر | 4.0% |
معدل مشاركة AI Coding Agent في 9/1/2026
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#agent-share
معدل مشاركة AI Coding Agent في 8/1/2026
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#agent-share
حالة استخدام وكيل ترميز الذكاء الاصطناعي حسب لغة البرمجة
لغة البرمجة التي يتم استخدام AI Coding Agent فيها أكثر من غيرها هي "TypeScript"، والثانية هي "Rust"، والثالثة "Python"، والرابعة هي "Go"، والخامسة هي "C#".
تصنيف وكيل ترميز الذكاء الاصطناعي حسب لغة البرمجة في 1 سبتمبر 2026
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#language-agent-rank
تصنيف AI Coding Agent حسب لغة البرمجة بتاريخ 2026/8/1
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#language-agent-rank
الاتجاهات الشهرية في عدد المستودعات التي يستخدمها AI Coding Agent
كان عدد المستودعات 1,940 مستودعًا اعتبارًا من 1 أغسطس 2026، لكنه ارتفع إلى 2,069 مستودعًا اعتبارًا من 1 سبتمبر 2026، أي بزيادة قدرها 129 مستودعًا باستخدام AI Coding Agent.
التغييرات في عدد المستودعات التي تستخدم AI Coding Agent من 2026/8/1 إلى 2026/9/1
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#time-based-bar-chart
لماذا قام عشاق النظارات الذكية بإنشاء AI Coding.Info
عادةً ما أشارك معلومات حول النظارات الذكية على قناتي على YouTube والتي تسمى "Kotauchi Planning".
يتم أيضًا تحديث PodCast "Kotauchi's Mirai's Glasses" كل أسبوع.
ننشر أيضًا مقالًا أسبوعيًا بعنوان "أخبار النظارات الذكية العالمية" كل أسبوع.
https://note.com/kotauchisunsun/m/mf522aa5d3efd
لماذا قام مثل هذا الشخص بإنشاء موقع للتحقيق في اتجاهات استخدام AI Coding Agent؟ هذه المرة، سأتحدث عن كيف بدأت في إنشاء AI Coding.Info. للوهلة الأولى، يبدو الأمر وكأنه مجال مختلف، ولكن نقطة البداية كانت
"أريد تبسيط عملية تطوير برامج النظارات الذكية باستخدام قوة الذكاء الاصطناعي"
هذا ما شعرت به. في يناير 2025 تقريبًا، كنت أقوم بتطوير برنامج لنظارات LILYGO الذكية ذات العين الواحدة والتي تسمى "T-Glass".
T-Glass مزود بـ ESP32 وكنت أكتب برنامج للتشغيل عليه. في ذلك الوقت، شعرت أن التحدي الخاص كان هو الوقت الذي يستغرقه إنشاء الجهاز الفعلي والكتابة عليه. حتى لو قمت بتغيير البرنامج قليلاً، كان عليك بنائه وكتابته على الجهاز الفعلي والتحقق من العملية. في بيئة التطوير الخاصة بي، استغرقت هذه العملية برمتها وقتًا، مما يجعل من الصعب زيادة عدد التجارب والأخطاء. ولهذا السبب فكرت في طريقة لوضع محرك JavaScript "QuickJS" أعلى ESP32. كانت هناك بالفعل حالة سابقة حيث تم نقل QuickJS إلى ESP32، لذلك فكرت في استخدام ذلك.
https://qiita.com/binzume/items/f04d3b1b06cd0f7d3111
https://github.com/binzume/esp32quickjs
الفكرة هي أنه إذا قمت أولاً بإعداد بيئة لتشغيل البرنامج النصي، فيمكنك تغيير السلوك عن طريق استبدال كود JavaScript.
يمكن لـ ESP32 أيضًا الاتصال بشبكة Wi-Fi. لذلك، قمت بكتابة التعليمات البرمجية في TypeScript، والتي أستخدمها عادةً، وقمت بنقلها إلى JavaScript، ووضعها على خادم الملفات. أنشأنا تدفقًا يتم من خلاله الضغط على زر في T-Glass، حيث يتم استرداد كود Javascript الموجود على الخادم عبر Wi-Fi وتنفيذه باستخدام QuickJS. لقد تمكنت من تشغيل سير العمل هذا بنفسه.
إذا كان التغيير على جانب JavaScript، فليست هناك حاجة لإنشاء البرنامج الثابت بالكامل وإعادة كتابته. كنا نهدف إلى توفير بيئة تطوير حيث يمكننا التحقق بشكل متكرر من الأجهزة الفعلية في دورة قصيرة أثناء استخدام أنواع TypeScript.
دع الذكاء الاصطناعي "يستخدم تطبيقًا واحدًا كنموذج"
ومع ذلك، فإن مجرد عمل JavaScript لا يعني أنه يمكنك إنشاء تطبيقات النظارات الذكية بحرية. على سبيل المثال، لتشغيل واجهة المستخدم الرسومية من JavaScript، من الضروري تنفيذ جزء جسر يربط QuickJS ومكتبة واجهة المستخدم الرسومية من جانب لغة C. لكتابة هذا، كان علي أن أفهم كيفية عمل QuickJS، وكيفية استخدام مكتبات واجهة المستخدم الرسومية، وكيفية تمرير القيم بين JavaScript وC. في ذلك الوقت، لم يكن الذكاء الاصطناعي ذكيًا بعد، لذلك حاولت تنفيذه بنفسي، لكنه تطلب الكثير من المعرفة، وكان من الصعب جدًا توسيع نطاق المعالجة المماثلة لتشمل وظائف أخرى. ولهذا الغرض، استخدمنا وكيل ترميز الذكاء الاصطناعي. في ذلك الوقت كنت أستخدم Roo Code. أولاً، كتبت جزءًا جسريًا لوظيفة واحدة، واستخدمته كعينة، وطلبت من الذكاء الاصطناعي توسيع التطبيقات المماثلة لتشمل وظائف أخرى. بدلاً من ترك كل شيء للذكاء الاصطناعي، يمكنك تقديم سياسة التنفيذ وتقديم المثال بنفسك، وجعل المستخدم يتابع العمل وفقًا لذلك. لم تؤد محاولة التطوير هذه في النهاية إلى إكمال المفهوم بأكمله. والسبب هو أن Javascript ولغة C لهما فلسفات أساسية مختلفة جدًا. على سبيل المثال، يصبح استخدام المؤشرات عائقًا. حتى إذا قمت بنقل وظائف LovyanGFX، وهي مكتبة واجهة المستخدم الرسومية شائعة الاستخدام في سلسلة ESP32، فإنها ستصبح مجموعة من المؤشرات، فكيف يجب أن تتعامل معها باستخدام Javascript؟ أصبحت مشكلة. لذلك، كان من الصعب رؤية مجرد نقل وظائف LovyanGFX في Javascript، وأعتقد أن هناك حاجة إلى نوع من طبقة التجريد. ومع ذلك، شعرت أن هناك إمكانات كبيرة في القدرة على إنشاء مثال تنفيذ واحد ثم زيادة عدد الوظائف المقابلة بناءً عليه. عند تطوير البرامج بنفسك، بدلاً من كتابة كل شيء بنفسك، يمكنك زيادة عدد الأجزاء التي يمكن تركها للذكاء الاصطناعي. ولتحقيق هذه الغاية، توصلت إلى اعتقاد أنني بحاجة إلى مواصلة التعلم عن AI Coding Agent.
"ماذا يجب أن أستخدم" الذي يتغير كل أسبوع
ومن ناحية أخرى، وجدنا أيضًا صعوبة في مواكبة AI Coding Agent. في ذلك الوقت (أوائل عام 2025)، كان استخدام وكلاء ترميز الذكاء الاصطناعي كامتدادات لـ VS Code، مثل Cline وRoo Code، موضوعًا ساخنًا. كانت هناك مجموعة متنوعة من الخيارات الأخرى، بما في ذلك Devin وOpenHands، والتي ساهمت فيها سابقًا. ظهرت المعلومات حول الأدوات والوظائف الجديدة الواحدة تلو الأخرى، وبدا الأمر وكأن السؤال "ما الذي يجب أن أستخدمه الآن" يتم تحديثه أسبوعيًا. أنا شخصياً كنت أطارد المعلومات وأجرب أدوات مختلفة، لكنني شعرت بالتعب من الاستمرار في القيام بذلك. أيضًا، على الرغم من أنني تمكنت من تجربة أداة شائعة، لم يكن لدي قاعدة قرار واضحة حول سبب اختياري لها. إنها تركيبة تتأثر بما يسمى متجر مفاجآت الذكاء الاصطناعي. أريد أن أختار الأدوات التي أستخدمها ليس فقط بناءً على الإعلان عن الميزات الجديدة أو سمعتها، ولكن أيضًا على الوضع الفعلي. أردنا استخدام المعلومات الأولية كأساس لاتخاذ القرارات، وليس فقط المعلومات التسويقية. ما لاحظته هو ذلك
"ما هم وكلاء التشفير بالذكاء الاصطناعي المدرجين في مستودعات GitHub العامة؟"
هذا ما يعنيه.
مراقبة اتجاهات الاستخدام في نقاط ثابتة كأساس لحكمك الخاص
ثم تم إصدار AI Coding.Info في يوليو 2025. لقد أنشأنا موقعًا للتحقق مما إذا كان هناك ملف قاعدة يستخدمه كل وكيل تشفير للذكاء الاصطناعي في مستودع GitHub العام وتسجيل النتائج كل يوم. بالطبع، تحدد هذه الطريقة فقط ما إذا كان ملف القاعدة موجودًا في المستودع. فهو لا يقيس التكرار الفعلي للاستخدام أو جودة التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها، ولا يلتقط الحالات التي يتم فيها استخدام القواعد بدون ملف قاعدة. ومع ذلك، إذا واصلت المراقبة باستخدام نفس الطريقة، فستتمكن من رؤية التغييرات مثل الأدوات التي تدعم المزيد من ملفات القواعد، وأي لغات البرمجة يتم تقديمها أكثر فأكثر. إن مجرد استخدام الأداة بشكل متكرر لا يعني أنها أفضل أداة بالنسبة لك. ومع ذلك، بدلاً من مجرد متابعة المعلومات التي تتدفق واحدة تلو الأخرى، اعتقدت أنه يمكنني استخدام التغييرات التي يمكنني رؤيتها في المستودع العام كأحد الأشياء التي ستساعدني في اتخاذ القرارات. أيضًا،
أنا متأكد من أنني لست الوحيد الذي سئم من مواكبة معلومات الذكاء الاصطناعي
لقد شعرت بهذه الطريقة أيضًا. وشعرت أيضًا أنه من خلال نشر البيانات التي بحثت عنها بنفسي، قد يكون ذلك مفيدًا للآخرين الذين يشعرون بالارتباك تجاه اختيار الأداة. يتم استخدام AI Coding Agent أيضًا لتطوير AI Coding.Info نفسها. تم إنشاء النموذج الأولي في حوالي أسبوعين، ومنذ ذلك الحين واصلنا إجراء التعديلات من خلال التجربة والخطأ. لقد واصلنا مراقبة اتجاهات الاستخدام بنقاط ثابتة، وقد مر عام تقريبًا منذ صدوره. في الأصل، ما أردت فعله لم يكن تجربة كل وكيل ترميز جديد للذكاء الاصطناعي، ولكن تطوير برامج النظارات الذكية بنفسي بكفاءة. ولهذا الغرض، أود الحصول على الدعم من الذكاء الاصطناعي. لقد أرادوا أيضًا الحصول على معلومات لمساعدتهم في تحديد وكيل تشفير الذكاء الاصطناعي الذي سيستخدمونه. استخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء برنامج للنظارات الذكية، وإنشاء AI Coding.Info كأساس لتحديد الذكاء الاصطناعي الذي سيتم استخدامه. ولهذا السبب، بدأت، بوصفي من عشاق النظارات الذكية، في إنشاء هذا الموقع.