Claude Code belegt den zweiten Platz in Bezug auf die Anzahl der eingesetzten AI Coding Agents. Was ist Nummer 1? ~Zusammenfassung der KI-Codierungstrends im Juli 2025 anhand der Daten~
AI Coding Agent Juli-Trends
Wir haben eine Website namens AI Coding.Info veröffentlicht.
Dies ist eine Website, die Nutzungstrends im Zusammenhang mit AI Coding Agents wie Claude Code, Gemini oder Codex von einem festen Punkt aus anhand von Informationen im Github-Repository beobachtet. Um den Einsatz von AI Coding Agent zu ermitteln, führen wir tägliche Umfragen unter den folgenden Bedingungen durch.
– Top 100 öffentliche Repositories mit den meisten Sternen auf Github für 30 Programmiersprachen
- 16 Arten von KI-Codierungsagenten – Nur wenn sich die von verschiedenen AI Coding Agents verwendeten Regeldateien im Github-Repository befinden, wird festgestellt, dass AI Coding Agent verwendet wird.
Die Nutzungsrate des AI Coding Agent beträgt 2,9 %
**Die Nutzungsrate des AI Coding Agent beträgt 2,9 %. ** Dies ist der Prozentsatz der Repositories, die Hinweise auf die Nutzung von AI Coding Agent zeigten, basierend auf einer Umfrage unter 3.000 Repositories. Man kann sagen, dass dies nur ein kleiner Prozentsatz der Gesamtsumme ist.
https://ai-coding.info/ja/agents
Dies ist auf mehrere Faktoren zurückzuführen. Zum einen basiert diese Umfrage auf den Top-100-Sternen von Github. Kann man also sagen, dass der Nutzungsstatus der Top-100-Stars von Github den Nutzungsstatus von AI Coding Agents auf der ganzen Welt darstellt? Es gibt ein Problem. Da es sich zudem um ein öffentliches Repository handelt, kann es zu Abweichungen zur aktuellen Nutzungssituation von Unternehmen kommen. Es stellt vielmehr den Einführungsstatus von OSS dar. Das kann man auch sagen. Wenn Regeldateien wie CLAUDE.md und GEMINI.md nicht vorhanden sind, besteht außerdem ein mechanisches Problem darin, dass nicht festgestellt werden kann, ob sie verwendet werden oder nicht. Es gibt auch das Problem. Daher wird davon ausgegangen, dass ein Repository, das Claude Code verwendet, aber keine CLAUDE.md-Datei erstellt, keinen Claude Code verwendet.
Anteil des AI Coding Agent nach Produkt
**Das am häufigsten verwendete Produkt ist „Cursor“, gefolgt von „Claude Code“ und an dritter Stelle „Copilot Agent“ (Github Copilot). ** Wenn man bedenkt, dass Gemini CLI am 25. Juni angekündigt wurde, kann man sagen, dass die Tatsache, dass es seit fast einem Monat auf Platz 4 liegt, recht weit verbreitet ist. Andererseits kann man jedoch sagen, dass Gemini CLI nur über etwa 1/3 der verfügbaren Repositorys von Cursor verfügt.
https://ai-coding.info/ja/agents
Nutzungsstatus des AI Coding Agent nach Programmiersprache
Die von AI Coding Agent am häufigsten verwendete Programmiersprache ist „Typescript“, gefolgt von „Python“ und „Rust“. Was TypeScript betrifft, scheint AI Coding Agent aus VS-Code-Erweiterungen wie Github Copilot entstanden zu sein. Wenn man es also aus dieser Perspektive betrachtet, halte ich dies für ein einigermaßen verständliches Ergebnis. Auch wenn man bedenkt, dass Python eine hohe Affinität zu ML-Systemen wie DeepLearning hat, ist dieses Ergebnis vielleicht nicht so verwunderlich. Von da an war der dritte Rust ein überraschendes Ergebnis. Wenn Sie sich das Ergebnis vorstellen, ist Rust eine Programmiersprache, die in den letzten Jahren immer beliebter wurde. Es besteht die Erkenntnis, dass dies möglicherweise daran liegt, dass die Programmiersprachen-Community jung ist und gerne etwas über neue Initiativen wie AI Coding Agent erfahren möchte. Das könnte man sagen.
https://ai-coding.info/ja/languages
Monatliche Trends in der Anzahl der vom AI Coding Agent verwendeten Repositorys
Werfen wir einen Blick auf die Trends bei der Anzahl der Repositories (mit Überschneidungen), die AI Coding Agent im Juli 2025 verwenden. **Ab dem 1. Juli haben wir die Verwendung von AI Coding in 77 Repositories bestätigt. Zum 31. Juli stieg die Zahl auf 112 Repositories. Die Anzahl der genutzten Repositories hat sich um das 1,4-fache erhöht. **
Im vergangenen Monat, seit wir den Dienst gestartet haben, haben wir AI Coding Agents wie Trae IDE und Junie hinzugefügt und die Nutzungsstandards für Gemini geändert, und wir können sehen, dass AI Coding Agents die Entwicklung ziemlich schnell durchdringen.
Unterschied in der Verwendung des AI Coding Agent in Programmiersprachen
Die Umfrage ergab, dass es je nach Programmiersprache große Unterschiede in der Nutzungsrate von AI Coding Agent gibt. **Für TypeScript wird AI Coding Agent in 21 % aller Repositories verwendet, während es für die Go-Sprache nur etwa 5 % der Gesamtzahl ausmacht. **
https://ai-coding.info/ja/languages/typescript
https://ai-coding.info/ja/languages/go
Obwohl es hierfür keine stichhaltigen Beweise gibt, habe ich in Interviews einige interessante Meinungen über den Dienst gehört. Der Inhalt lautete: „Das Codieren mittels Generierungs-KI ist in infrastrukturbezogenen OSS verboten.“ Beim Sammeln von Informationen gibt es dafür mehrere Beispiele.
https://www.netbsd.org/developers/commit-guidelines.html
https://wiki.gentoo.org/wiki/Project:Council/AI_policy
https://github.com/qemu/qemu/commit/3d40db0efc22520fa6c399cf73960dced423b048
Dies sind „NetBSD“, „GentooLinux“ und „QEMU“, bei denen es sich nicht um OSS-Implementierungen mit der Go-Sprache handelt. In infrastrukturnahen Bereichen wie Betriebssystemen und virtuellen Maschinen ist der Einsatz generierter KI jedoch teilweise verboten. Kubernetes ist ein berühmtes OSS für die Go-Sprache. Es gibt jedoch keine Hinweise darauf, dass generative KI im umgebenden Ökosystem eingesetzt wird (CNCF-bezogen). In solchen infrastrukturellen, geschäftskritischen und leistungsstarken Bereichen kann es dennoch sinnvoll sein, generative KI einzusetzen. Das ist paradox, aber man kann sagen: „Da die Go-Sprache in geschäftskritischen Hochleistungsbereichen verwendet wird, kann der generierte KI-Code nicht verwendet werden, da das Risiko eines Ausfalls zu groß ist. Daher wird die Go-Sprache selten verwendet (insbesondere in berühmten OSS).“ Wenn man sich die Repositories ansieht, die Go tatsächlich verwenden, scheint es, als gäbe es nur sehr wenige infrastrukturbezogene Repositories. Geht es um Grafana/Loki oder CockroachDB?
https://ai-coding.info/ja/languages/go
Um das bisher Gesagte zusammenzufassen: **AI Coding Agent scheint beliebt zu sein, seine tatsächliche Nutzung ist jedoch mit 2,9 % der Gesamtzahl tendenziell gering. Andererseits nimmt jedoch der Anteil der Benutzer, die bestimmte Programmiersprachen wie TypeScript verwenden, rapide zu. ** Man kann sagen: Darum geht es in der anderen Perspektive, die ich zuvor erwähnt habe.
Welche Programmiersprachen sind mit AI Coding kompatibel?
Im vorherigen Kapitel habe ich über den Unterschied zwischen Programmiersprachen gesprochen, die KI-Codierung nutzen können, und solchen, die dies nicht können. Ich habe hier eine einfache Hypothese aufgestellt.
„Programmiersprachen mit vielen Benutzern verfügen wahrscheinlich über viele Repositories, die AI Coding verwenden.“
Das ist es, was es bedeutet. Lassen Sie uns also die Daten analysieren. Lassen Sie uns die Anzahl der Pushs für eine bestimmte Programmiersprache auf Github und die Anzahl der vom AI Coding Agent verwendeten Repositorys grafisch darstellen. Daten zur Anzahl der Pushs nach Programmiersprache auf Github werden im Repository veröffentlicht.
https://github.com/github/innovationgraph/tree/main
Dies ist die erste Hypothese, die ich zu Beginn aufgestellt habe.
„Programmiersprachen mit vielen Benutzern verfügen wahrscheinlich über viele Repositories, die AI Coding verwenden.“
Es scheint, dass diese Hypothese verworfen werden kann. Es gab eine negative Korrelation mit der Anzahl der Konten, die im Jahr 2024 auf Gthub übertragen wurden. Die obige Hypothese sollte zeigen, dass „tatsächlich die Nutzungsrate von AI Coding-Benutzern unabhängig von der Programmiersprache etwa 0 % beträgt. Es gibt jedoch Unterschiede in der Anzahl der verwendeten Repositories, abhängig von der Anzahl der Programmiersprachenbenutzer.“ Dies ist jedoch nicht der Fall. Das verstehe ich. Nun, im Gegenteil
„Wird AI Coding Agent häufig für Programmiersprachen mit einer kleinen Anzahl von Benutzern verwendet?“
Es stellt sich heraus, dass dies nicht der Fall ist. Dies ist eine Programmiersprache mit weniger Benutzern als TypeScript, wie in der Grafik in Gruppe I und Gruppe II unterteilt, und es gibt keine Programmiersprache, die AI Coding Agent so oft verwendet wie TypeScript. Es wird. Als nächstes definieren wir das Konzept des „AI Coding Agent-Nutzungsverhältnisses“. Dies ist der Wert, der sich ergibt, wenn man die „Anzahl der von AI Coding Agent verwendeten Repositorys“ durch die „Anzahl der im Jahr 2024 an Github übertragenen Konten“ dividiert. Tragen Sie dies auf der vertikalen Achse und die „Anzahl der im Jahr 2024 auf Github übertragenen Konten“ auf der horizontalen Achse ein. Zeichnen Sie dann die „Anzahl der vom AI Coding Agent verwendeten Repositorys“ als Größe des Kreises ein.
Aus dieser Grafik lassen sich zwei Dinge erkennen. Zum einen ist die Anzahl der Repositories, die Rust- und Python-AI-Coding-Agents verwenden, nahezu gleich, die Aufteilung ist jedoch unterschiedlich. Die Nutzungsrate von AI Coding Agent für Python ist gering. Aufgrund der großen Anzahl an Sprachbenutzern ist jedoch eine gewisse Anzahl an Repositories im Einsatz. Andererseits weist Rust eine sehr hohe Nutzungsrate des AI Coding Agent auf, aber da es nur wenige Sprachbenutzer gibt, bleibt die Anzahl der Nutzungs-Repositorys auf einem bestimmten Niveau. Zweitens ist die Nutzungsrate des AI Coding Agent von TypeScript nicht so hoch. Die Nutzungsrate von TypeScript beträgt 4,65E-06, die Nutzungsrate von Go beträgt 5,00E-06 und die Nutzungsrate von Ruby beträgt 4,45E-06. Relativ gesehen hat es sich nicht um 10 % verändert. Tatsächlich gibt es keinen großen Unterschied in der Nutzungsrate zwischen TypeScript, Go und Ruby. Der Unterschied in der Anzahl der verwendeten Repositorys kann einfach auf einen Unterschied in der Anzahl der Benutzer zurückzuführen sein. Wenn diese Fakten stimmen, könnte die Zahl der Rust-Benutzer aufgrund von AI Coding Agent schnell ansteigen. ** Dies liegt an der sprachlichen Natur von Rust und kann daher grundsätzlich durch AI Coding Agent erweitert werden. Es handelt sich vielmehr um eine induktive Schlussfolgerung auf der Grundlage beobachteter Fakten, aber Rust und AI Coding Agent scheinen kompatibel zu sein, da die Nutzungsrate von Coding Agent hoch ist. Wenn man darüber nachdenkt, ist Rust tatsächlich die Sprache, die am meisten von AI Coding Agent profitieren kann, und ich habe das Gefühl, dass sie im nächsten Jahr deutlich wachsen wird. Allerdings liegt die Anzahl der AI Coding-Nutzungsrepositorys nach Programmiersprache, die wir untersuchen konnten, derzeit bei 100, und davon liegt die Anzahl der AI Coding Agent-Nutzungen in der Größenordnung von höchstens 20, sodass die Diskussion recht heikel werden könnte, wenn die Anzahl der Verwendungen nur um ein oder zwei schwankt.
Gedanken
Viele AI Coding Agents wurden veröffentlicht. Allein AI Coding.Info verarbeitet 16 Produkttypen. Mein Alltag ist etwas hektisch. Wenn Sie das Nachholen verzögern, kann sich die Situation schnell ändern. Darüber hinaus waren die Quellen selbst bei dem Versuch, Informationen einzuholen, oft voreingenommen, was es schwierig machte, genaue Informationen zu erhalten. Vor einiger Zeit habe ich Cline verwendet. Es wurde viel darüber geredet, aber tatsächlich war RooCode in Japan beliebt. Wie Sie jedoch AI Coding.Info entnehmen können, findet RooCode auf Github kaum Akzeptanz. Cline gehört zu den Top 100 Repositories auf Github und wird daher nur für sich selbst und für ein anderes Repository verwendet. Außerdem habe ich das Gefühl, dass in letzter Zeit viel über ClaudeCode gesprochen wurde, weil es ein großes Thema ist. Andererseits wird Cursor jedoch häufig in Repositorys verwendet. Es gab auch Vorurteile je nach dem Land, in dem man sich befand, und der natürlichen Sprache, die man normalerweise verwendete. Ich möchte eine Informationsquelle, die ich nutzen kann und die dennoch in der Lage ist, in mir selbst ein ruhiges Urteil zu fällen. Deshalb habe ich diese Seite gestartet. Sehen Sie sich die Trends in der KI-Codierung an und fragen Sie sich, welche Tools mit der von Ihnen verwendeten Programmiersprache kompatibel sind. Ich frage mich, welche Art von Regeldateien eigentlich im berühmten OSS geschrieben sind? Wenn Sie daran interessiert sind, werfen Sie bitte einen Blick darauf.