Защо ентусиастите на интелигентните очила създадоха AI Coding.Info ~Обобщение на тенденциите в AI кодирането през август 2026 г. въз основа на данни~
автор: @kotauchisunsun
Дата на издаване: 2026/09/29
Тенденции на AI Coding Agent през август 2026 г
Ние управляваме сайт, наречен AI Coding.Info от юли 2025 г.
Това е сайт, който наблюдава тенденциите на използване, свързани с агенти за кодиране на AI, като Claude Code, Codex CLI, Github Copilot и Gemini от фиксирана точка въз основа на информация от хранилища на Github. За да определим използването на AI Coding Agent, ние провеждаме ежедневни проучвания при следните условия.
- Ежедневна проверка на 9000 публични хранилища в Github
- ТОП 300 Github звезди по език за програмиране
- Проучен от 30 вида програмни езици
- Насочен към 16 вида агенти за кодиране на AI
- Само когато файловете с правила, използвани от различни AI кодиращи агенти, са в хранилището на Github, се определя, че се използва AI кодиращ агент.
Тенденции от последния месец
https://ai-coding.info/reports/articles/20260812
Степента на използване на AI Coding Agent е 13,9%
Степента на използване на хранилището на AI Coding Agent беше 13,9%, увеличение от 0,9% спрямо 13,0% последния път.
Процент на използване на AI Coding Agent на 1 септември 2026 г
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01#adoption-rate
Процент на използване на AI Coding Agent на 2026/8/1
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01#adoption-rate
Тенденции в степента на използване на AI Coding Agent от 1 август 2026 г. до 1 септември 2026 г.
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#share-trend
Дял на AI Coding Agent по продукт
Делът по продукти е както следва.
| Класиране | Име на продукта | Процент на дял |
|---|---|---|
| 1во място | Codex CLI | 42,3% |
| 2-ро място | Клод Код | 32,0% |
| 3-то място | Агент втори пилот | 14,4% |
| 4-то място | Gemini CLI | 4,9% |
| 5-то място | Курсор | 4,0% |
Коефициент на акции на AI Coding Agent на 01.09.2026 г
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#agent-share
Коефициент на дял на AI Coding Agent на 01.08.2026 г
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#agent-share
Състояние на използване на AI Coding Agent по език за програмиране
Езикът за програмиране, на който AI Coding Agent се използва най-много, е „TypeScript“, вторият е „Rust“, третият е „Python“, четвъртият е „Go“ и петият е „C#“.
Класация на AI Coding Agent по език за програмиране на 1 септември 2026 г
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#language-agent-rank
Класиране на AI Coding Agent по език за програмиране на 2026/8/1
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#language-agent-rank
Месечни тенденции в броя на хранилищата, използвани от AI Coding Agent
Броят на хранилищата е бил 1940 към 1 август 2026 г., но се е увеличил до 2069 към 1 септември 2026 г., увеличение от 129 хранилища, използващи AI Coding Agent.
Промени в броя на хранилищата, използващи AI Coding Agent от 2026/8/1 на 2026/9/1
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#time-based-bar-chart
Защо ентусиастите на интелигентните очила създадоха AI Coding.Info
Обикновено споделям информация за интелигентни очила в моя YouTube канал, наречен „Kotauchi Planning“.
Подкастът „Очилата на Мирай на Котаучи“ също се актуализира всяка седмица.
Ние също така публикуваме седмична статия, наречена „World Smart Glasses News“ на бележка всяка седмица.
https://note.com/kotauchisunsun/m/mf522aa5d3efd
Защо такъв човек създаде сайт, за да проучи тенденциите в използването на AI Coding Agent? Този път ще говоря за това как започнах да създавам AI Coding.Info. На пръв поглед изглежда като различно поле, но отправната точка беше
„Искам да рационализирам разработката на софтуер за смарт очила със силата на AI“
Това го почувствах. Около януари 2025 г. разработвах софтуер за интелигентните очила с едно око на LILYGO, наречени „T-Glass“.
T-Glass е оборудван с ESP32 и аз пишех програма, която да работи с него. По това време чувствах, че особеното предизвикателство беше времето, необходимо за изграждане и запис на действителното устройство. Дори ако сте променили малко програмата, трябва да я изградите, да я напишете на действителната машина и да проверите работата. В моята среда за разработка целият този процес отне време, което затруднява увеличаването на броя на пробите и грешките. Ето защо измислих начин да поставя JavaScript двигателя "QuickJS" върху ESP32. Вече имаше прецедентен случай, при който QuickJS беше пренесен към ESP32, така че реших да го използвам.
https://qiita.com/binzume/items/f04d3b1b06cd0f7d3111
https://github.com/binzume/esp32quickjs
Идеята е, че ако първо подготвите среда за изпълнение на скрипта, тогава можете да промените поведението, като замените кода на JavaScript.
ESP32 може също да се свързва с Wi-Fi. И така, написах кода на TypeScript, който обикновено използвам, транспилирах го в JavaScript и го поставих на файловия сървър. Създадохме поток, в който, когато натиснете бутон на T-Glass, Javascript кодът, поставен на сървъра, се извлича чрез Wi-Fi и се изпълнява с помощта на QuickJS. Успях да стартирам самия работен процес.
Ако промяната е от страна на JavaScript, няма нужда да изграждате и пренаписвате целия фърмуер. Ние се стремихме към среда за разработка, в която можем многократно да проверяваме действителни устройства в кратък цикъл, докато използваме типове TypeScript.
Нека AI „използва една реализация като модел“
Но това, че JavaScript работи, не означава, че можете свободно да създавате приложения за смарт очила. Например, за да се работи с GUI от JavaScript, е необходимо да се приложи мостова част, която свързва QuickJS и GUI библиотеката от страна на езика C. За да напиша това, трябваше да разбера как работи QuickJS, как да използвам GUI библиотеки и как да предавам стойности между JavaScript и C. По това време AI все още не беше толкова умен, така че се опитах да го внедря сам, но изискваше много знания и беше доста трудно да се разшири подобна обработка към други функции. За тази цел използвахме AI Coding Agent. По това време използвах Roo Code. Първо, написах мостова част за една функция, използвах я като проба и накарах AI да разшири подобни реализации към други функции. Вместо да оставяте всичко на AI, можете сами да представите политиката за внедряване и да дадете пример, а потребителят да продължи с работата по съответния начин. Този опит за развитие в крайна сметка не доведе до завършване на цялата концепция. Причината е, че Javascript и езикът C имат много различни основни философии. Например използването на указатели се превръща в бариера. Дори ако пренесете функциите на LovyanGFX, GUI библиотека, често използвана в серията ESP32, каквито са, те ще се превърнат в куп указатели, така че как трябва да се справите с тях с Javascript? се превърна в проблем. Следователно, просто пренасянето на функциите на LovyanGFX беше трудно да се види в Javascript и мисля, че беше необходим някакъв вид абстракционен слой. Въпреки това почувствах, че има голям потенциал в това да мога да създам единичен пример за внедряване и след това да увелича броя на съответните функции въз основа на него. Когато разработвате софтуер сами, вместо да пишете всичко сами, можете да увеличите броя на частите, които могат да бъдат оставени на AI. За тази цел стигнах до убеждението, че трябва да продължа да уча за AI Coding Agent.
„Какво трябва да използвам“, което се променя всяка седмица
От друга страна, също така ни беше трудно да сме в крак с AI Coding Agent. По това време (началото на 2025 г.) AI кодиращите агенти, използвани като разширения на VS Code, като Cline и Roo Code, бяха гореща тема. Имаше различни други опции, включително Devin и OpenHands, за които преди това участвах. Информацията за нови инструменти и функции излизаше една след друга и изглеждаше, че въпросът „какво да използвам в момента“ се актуализира всяка седмица. Самият аз преследвах информация и изпробвах различни инструменти, но се чувствах уморен да продължавам да го правя. Освен това, въпреки че успях да изпробвам популярен инструмент, нямах ясна база за решение защо да го избера. Това е композиция, която се люлее от това, което се нарича AI изненада магазин. Искам да избера инструментите, които използвам, въз основа не само на обявяването на нови функции или тяхната репутация, но и на действителната ситуация. Искахме да използваме първичната информация като основа за вземане на решения, а не само маркетингова информация. Това, което забелязах е, че
„Кои AI кодиращи агенти са включени в публичните хранилища на GitHub?“
Това означава.
Наблюдавайте тенденциите на използване във фиксирани точки като основа за собствената си преценка
След това AI Coding.Info беше пуснат през юли 2025 г. Създадохме сайт, за да проверим дали има файл с правила, използван от всеки AI кодиращ агент в публичното хранилище на GitHub, и записваме резултатите всеки ден. Разбира се, този метод само определя дали файлът с правило се намира в хранилището. Той не измерва действителната честота на използване или качеството на генерирания код и не улавя случаите, когато правилата се използват без файл с правила. Въпреки това, ако продължите да наблюдавате, като използвате същия метод, ще можете да видите промени, като например кои инструменти поддържат повече файлове с правила и кои езици за програмиране се въвеждат все повече и повече. Това, че даден инструмент се използва често, не означава, че той е най-добрият инструмент за вас. Въпреки това, вместо просто да следвам информацията, която тече една след друга, реших, че мога да използвам промените, които мога да видя в публичното хранилище, като едно от нещата, които ще ми помогнат да вземам решения. Също така
Сигурен съм, че не съм единственият, който се е уморил да следи информацията от AI
И аз се чувствах така. Освен това почувствах, че публикуването на данните, които проучих за себе си, може да бъде полезно за други, които са объркани по подобен начин при избора на инструмент. AI Coding Agent също се използва за разработването на самия AI Coding.Info. Прототипът беше създаден за около две седмици и оттогава продължихме да правим модификации чрез проба и грешка. Продължихме да наблюдаваме тенденциите в употреба с фиксирана точка и измина около година от пускането му. Първоначално това, което исках да направя, не беше да изпробвам всеки нов AI Coding Agent, а да разработя сам ефективно софтуер за смарт очила. За тази цел бих искал да получа подкрепа от AI. Те също искаха информация, която да им помогне да решат кой AI Coding Agent да използват. Използвайте AI, за да създадете софтуер за смарт очила и създайте AI Coding.Info като основа за вземане на решение кой AI да използвате. Ето защо аз, ентусиастът на умните очила, започнах да създавам този сайт.