Macht Codex CLI Fortschritte? ~ Zusammenfassung der KI-Codierungstrends im August 2025 anhand der Daten ~
AI Coding Agent-Trends im August
Ich betreibe seit Juli eine Website namens AI Coding.Info.
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 in Github-Repositories beobachtet. Um den Einsatz von AI Coding Agent zu ermitteln, führen wir tägliche Umfragen unter den folgenden Bedingungen durch.
- Tägliche Inspektion von 9.000 öffentlichen Repositories auf Github
- TOP 300 Github-Stars nach Programmiersprache
- Recherchiert anhand von 30 Arten von Programmiersprachen
- Zielt auf 16 Arten von KI-Codierungsagenten ab – Nur wenn sich die von verschiedenen AI Coding Agents verwendeten Regeldateien im Github-Repository befinden, wird festgestellt, dass AI Coding Agent verwendet wird.
Änderung der Erhebungsmethode
Wir haben letzten Monat auch einen investigativen Artikel veröffentlicht.
https://qiita.com/kotauchisunsun/items/092784402a36d5705853
Das Update des letzten Monats führte zu Änderungen an der Umfragemethode.
– 9. August 2025 Crawl-Ziele von TOP100 auf TOP150 erhöht – 10. August 2025 Crawl-Ziele von TOP150 auf TOP200 erhöht – 14. August 2025 Crawl-Ziele von TOP200 auf TOP300 erhöht
Zuvor haben wir 3.000 Repositories untersucht, aber diesen Monat ist diese Zahl auf 9.000 gestiegen. Aufgrund einiger Crawling-Fehler können die Zahlen von den tatsächlichen Zahlen in der Grafik abweichen.
Die Nutzungsrate des AI Coding Agent beträgt 3,1 %
Die Nutzungsrate des AI Coding Agent-Repositorys lag Ende August bei 3,1 %, ein Anstieg von 0,2 Punkten gegenüber 2,9 % beim letzten Mal. So zeigten viele der von uns untersuchten Repositories Hinweise auf die Verwendung von AI Coding Agent. Das ist die Nummer. Im August gab es nicht viele größere Bewegungen. Diesmal hat sich das Umfrageziel von OP 100 auf TOP 300 geändert, und Repositories mit relativ wenigen Sternen wurden ebenfalls in die Umfrage einbezogen, aber es gibt keinen großen Unterschied in der tatsächlichen Nutzung. Das ist das Ergebnis.
https://ai-coding.info/ja/agents
Anteil des AI Coding Agent nach Produkt
Der Anteil nach Produkten ist wie folgt.
| Rang | Produktname | Aktienkurs |
|---|---|---|
| 1. Platz | Claude Code | 33,2% |
| 2. Platz | Copilot Agent | 27,8 % |
| 3. Platz | Cursor | 16,6% |
| 4. Platz | Codex CLI | 11,5 % |
| 5. Platz | Gemini CLI | 6,7 % |
https://ai-coding.info/ja/agents
Betrachtet man allein die Daten dieses Monats, liegen hinsichtlich des Nutzungsanteils Claude Code und Copilot Agent an erster Stelle, gefolgt von Cursor und Codex Agent, gefolgt von Gemini CLI. Das ist meine Meinung. Im Vergleich zum letzten Monat ist der Anteil von Cursor deutlich gesunken. Dies ist jedoch größtenteils auf die Änderung der Erhebungsmethode zurückzuführen. Das ist meine Meinung. Wie bereits erwähnt, war der Marktanteil von Cursor sicherlich hoch, als die Umfrage zu den TOP 100 durchgeführt wurde, aber seit dem Wechsel zu den TOP 300 ist der Marktanteil ähnlich wie jetzt. Dies führte dazu, dass Repositories mit höheren Sternzahlen mehr Cursor hatten, während Repositories mit niedrigeren Sternzahlen weniger Cursor hatten. Durch die Ausweitung des Crawling-Umfangs stieg jedoch der prozentuale Anteil von Claude Code und Copilot Agent, die häufig in Repositorys auf niedrigerer Ebene verwendet wurden. Das ist meine Meinung. Allerdings ist das Wachstum anderer AI Coding Agents bemerkenswert. Das ist eine Tatsache. Beispielsweise ist die Anzahl der Downloads von Codex CLI deutlich gestiegen, wie im folgenden Tweet gezeigt wird. Es gibt auch Daten.
https://x.com/oikon48/status/1961996694146752770
Hier definieren und bestätigen wir die Wachstumsrate. Dies wird berechnet, indem die Anzahl der am 01.09. verwendeten Repositorys durch die Anzahl der am 18.08. verwendeten Repositorys geteilt wird.
| Produktname | Anzahl der am 18.08. verwendeten Repositorys | Anzahl der am 1.9. verwendeten Repositorys | Wachstumsrate |
|---|---|---|---|
| Claude Code | 104 | 124 | 1,19 |
| Copilot-Agent | 78 | 104 | 1,33 |
| Cursor | 59 | 62 | 1,05 |
| Codex-CLI | 33 | 43 | 1,30 |
| Gemini CLI | 23 | 25 | 1.13 |
https://ai-coding.info/ja/agents
Wie Sie diesem Wert entnehmen können, haben **Claude Code und Copilot Agent zum 18. August zwar eine größere Anzahl an Repositorys im Einsatz als Cursor, ihre Wachstumsrate ist jedoch auch höher. ** Daher ist es für Cursor in der aktuellen Situation schwierig, den führenden Marktanteil zu erringen. Darüber hinaus verfügt Cursor zwar über eine höhere Anzahl an Repositorys als Codex CLI und Gemini CLI, seine Wachstumsrate ist jedoch gering, sodass es möglich ist, dass Cursor in der Rangliste zurückfällt. **Wenn wir von einer festen Wachstumsrate ausgehen, könnte Codex CLI einen Monat später im September Cursor bei der Anzahl der Repositories übertreffen. ** Im früheren Tweet sprachen wir auf der Grundlage der „Anzahl der npm-Downloads“, aber AI Coding.info spricht von der „Anzahl der Repositorys, die die Datei AGENTS.md enthalten“. Kürzlich gab es Neuigkeiten, dass AGENTS.md von verschiedenen AI Coding Agents nebeneinander unterstützt wird. (Aus diesem Grund weist die Anzahl der in AI Coding.info enthaltenen Codex-CLI-Repositorys einen geringfügigen Fehler auf.)
https://gihyo.jp/article/2025/08/agents-md-site
**Laut einer Umfrage auf AI Coding.info wird Codex CLI bereits häufiger verwendet als Codex CLI und Gemini. ** Ist es den Zwillingen jedoch wirklich völlig überlegen? Es ist ein sehr kleiner Unterschied, und ich habe nicht wirklich das Gefühl, dass es einen so großen Unterschied gibt. Dies hängt mit der zuvor erwähnten Forschungsmethode zusammen, und da derzeit eine große Anzahl von Repositories für Copilot Agent und Claude Code verwendet werden, stellt sich die Frage, ob Codex CLI schneller wächst als diese? Davon abgesehen wachsen auch Claude Code und Copilot Agent recht schnell, sodass sich der Abstand nicht wesentlich verringert hat. Das ist der Eindruck, den ich habe.
https://ai-coding.info/ja/agents/codexcli
https://ai-coding.info/ja/agents/geminicli
Nutzungsstatus des AI Coding Agent nach Programmiersprache
**Die Programmiersprache, in der AI Coding Agent am häufigsten verwendet wird, ist „Typescript“, gefolgt von „Rust“ und „Python“. ** An der Situation hat sich zwischen dem letzten Monat und diesem Monat nicht viel geändert, da Rust und Python im Vergleich zum letzten Monat die Plätze getauscht haben. Auch an den Plätzen 4 bis 6 hat sich nicht viel geändert. Die Rankings sind C#, Go und Ruby, aber jede hat sich leicht geändert. Insofern gab es nicht so viel Bewegung.
Ich denke, auch hier hat die Kriechreichweite einen Einfluss. Letzten Monat gab es 18 Programmiersprachen mit mindestens einem Repository, bei dem bestätigt wurde, dass sie den AI Coding Agent verwenden, aber in diesem Monat ist diese Zahl auf 24 gestiegen. Darüber hinaus gibt es einen Trend zur zunehmenden Verwendung von AI Coding Agents in Programmiersprachen, die von Unternehmen stammen. Zum Beispiel Kotlin, Dart, Swift. Meiner Meinung nach ist diese Sprache schwierig und es gibt nicht viele Daten, die mit OSS erlernt werden können. Daher denke ich, dass es nicht genügend Daten gibt, die die KI erlernen könnte. Das habe ich mir gedacht. Allerdings scheint der Einsatz von KI auch in diesen Bereichen Fortschritte zu machen. Ich persönlich finde, dass PHP auch an überraschenden Stellen immer häufiger eingesetzt wird. Kürzlich habe ich mit jemandem aus der PHP-Welt gesprochen und gehört, dass auf PHP-Konferenzen relativ wenig über KI gesprochen wird. Ich schreibe auch PHP und hatte die Voreingenommenheit, dass es für die KI relativ schwierig wäre, Code auszugeben, wenn es PHP wäre, wie klassisches MPA (Code, der HTML und <?php mischt), aber es scheint, dass er in einigen Fällen verwendet wird. (Ich glaube nicht, dass es heutzutage irgendeinen Code gibt, der HTML und <?php auf diese Weise mischt.)
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 im August. Zwischen dem 9. und 13. August haben sich die Zahlen aufgrund von Korrekturen der Crawl-Reichweite deutlich verändert. Wie wir im vorherigen Kapitel besprochen haben, war die Nutzungsrate von Cursor vor dem 9. August hoch, aber nachdem der Crawling-Bereich nach dem 13. August erweitert wurde, können wir sehen, dass die Nutzungsrate von Claude Code und Copilot Agent gestiegen ist. Darüber hinaus sind auch hier die Auswirkungen der Erhöhung der Crawling-Reichweite zu erkennen, und auch die Anzahl der Repositories, die Junie verwenden, die zuvor in geringer Zahl beobachtet wurde, nimmt zu. Kürzlich konnten wir auch Repositories wie Trae IDE und Kiro bestätigen, die sich relativ großer Beliebtheit erfreuen.
https://ai-coding.info/ja/agents/junie
https://ai-coding.info/ja/agents/traeide
https://ai-coding.info/ja/agents/kiro
Gedanken
Fortsetzung vom letzten MonatDies ist der zweite Artikel. Ich habe das Gefühl, dass die Zahl hier steigen wird, seit Kiro Ende letzten Monats herauskam. Das dachte ich mir, aber es hatte keinen wirklichen Einfluss auf OSS. Allerdings wurde Kiro von einem unerwarteten Produkt übernommen, und zwar von Storybook, einem relativ großen OSS.
https://github.com/storybookjs/storybook
Andererseits könnte auch die Ankündigung von GPT-5 und gpt-oss Auswirkungen haben. Dachte ich.
https://openai.com/ja-JP/gpt-5/
https://openai.com/ja-JP/index/introducing-gpt-oss/
Wird sich die Branche drastisch verändern, wenn es zu solchen Bewegungen kommt? ? Das habe ich gedacht, als ich es gesehen habe, aber ich frage mich, ob es tatsächlich so schnell ist. Es besteht auch der Eindruck, dass. Wenn man es so betrachtet, sieht man, dass Claude Code und Github Copilot eine überraschend starke Basis haben. Außerdem sieht es so aus, als ob Codex in Bezug auf Download-Zahlen und Suchvolumen an Fahrt gewinnt, andererseits gibt es jedoch eine gewisse Latenzzeit, bevor es sich auf OSS ausbreitet und populär wird. Es gibt auch eine Möglichkeit, dies zu erkennen. Welche Annahmen werden daher bei der Betrachtung von Daten und Erkenntnissen getroffen? Ich hatte wieder einmal das Gefühl, dass dies äußerst wichtig ist.