AI Coding Agent November-Trends

Seit Juli 2025 betreiben wir eine Website namens AI Coding.Info.

https://ai-coding.info/ja

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.

Vergangene Trends

https://qiita.com/kotauchisunsun/items/e294d2cf419c46c02046

https://qiita.com/kotauchisunsun/items/5e5244fdabf577d7c879

https://qiita.com/kotauchisunsun/items/a1e06dd590f945ae09ef

https://qiita.com/kotauchisunsun/items/092784402a36d5705853

Die Nutzungsrate des AI Coding Agent beträgt 4,8 %

Die Auslastung des AI Coding Agent-Repositorys lag Ende November bei 4,8 %, was einem Anstieg von 0,6 Prozentpunkten gegenüber 4,3 % beim letzten Mal entspricht. Im Bericht des letzten Monats haben wir die Trends bei dieser Nutzungsrate erläutert.

Im vorherigen Artikel haben wir vorhergesagt, dass die Nutzung von AI Coding Agent für alle Programmiersprachen bei etwa 13 % einpendeln würde Ich habe es vorhergesagt. Darunter,

$$y(t) = \frac{K}{1 + Ae^{-Bt}}$$

Bei der Anpassung des Auslastungsgrades an die Modellformel gilt:

K = 1.2862e-01
A = 5.0299e+00
B = 7.5901e-03
決定係数 (R^2) = 0.9534
平均二乗誤差 (MSE) = 0.0000
二乗平均平方根誤差 (RMSE) = 0.0014

Der Wert beträgt jetzt . Wenn wir die ursprüngliche Gleichung nach t differenzieren, erhalten wir

$$\frac{dy}{dt} = \frac{A B K\, e^{-B t}} {\left( A e^{-B t} + 1 \right)^{2}}$$

Wenn wir erneut nach t differenzieren, erhalten wir

$$\frac{d^{2} y}{dt^{2}} = \frac{A B^{2} K (A - e^{B t}) e^{B t}} {A^{3} + 3 A^{2} e^{B t} + 3 A e^{2 B t} + e^{3 B t}}$$

Es wird. Um den Wendepunkt zu finden, erhalten wir, wenn wir nach t mit der linken Seite = 0 auflösen

$$t_0 = \frac{log(A)}{B}$$

Es wird. Ermitteln der Steigung von y, wenn $t_0$ ist:

$$\left. \frac{dy}{dt} \right|_{t = t_0} = \frac{BK}{4} \approx 2.441 \times 10^{-4}$$

Mit der vorherigen Formel wurde der Betrag pro Tag berechnet. Um ihn in einen monatlichen Betrag umzuwandeln, multiplizieren Sie ihn mit 30. Dann

$$2.441 \times 10^{-4} \times 30 \approx 0.007321$$

Es wird. Wenn wir dies berücksichtigen, können wir sehen, dass die Wachstumsrate der Nutzung von AI Coding Agent in allen Programmiersprachen weniger als etwa 0,73 % pro Monat beträgt. ** Vor diesem Hintergrund ist die Nutzungsrate in diesem Monat um 0,6 % gestiegen. Dies liegt relativ im erwarteten Bereich. ** Das heißt.

https://ai-coding.info/ja/agents

Anteil des AI Coding Agent nach Produkt

Der Anteil nach Produkten ist wie folgt.

Rangliste	Produktname	Aktienkurs
1. Platz	Claude Code	28,6 %
2. Platz	Copilot-Agent	26,8 %
3. Platz	Codex-CLI	22,5 %
4. Platz	Cursor	11,6 %
5. Platz	Gemini CLI	6,5 %

Wie im letzten Monat habe ich das Gefühl, dass der Anteil von Codex CLI allmählich zunimmt. Tatsächlich hat sich in Bezug auf die Gemini-CLI nicht viel geändert. Ich habe den Eindruck, dass der Marktanteil von Cursor und ClaudeCode deutlich gesunken ist. (Cursor unterstützt tatsächlich AGNETS.md, daher ist es schwierig zu sagen, ob der Marktanteil wirklich sinkt.) Wie beurteilen Sie diese Komposition? Allerdings unterstützt ClaudeCode AGENTS.md nicht. Ich denke, dass dies als Bollwerk dient, um Werkzeugwechsel zu verhindern (https://qiita.com/kotauchisunsun/items/5e5244fdabf577d7c879). Es scheint jedoch, dass der Abfluss immer noch voranschreitet. Das denke ich. Ich habe den Eindruck, dass AGENTS.md wie Codex CLI den Marktanteil von ClaudeCode verschlingt, während der Marktanteil von Github Copilot aufgrund der Stärke des VSCode-Standards wahrscheinlich nicht zurückgehen wird. Vielleicht, während ClaudeCode V.S. AGENTS.md (Codex CLI) konkurriert um Marktanteile. Ich kann mir eine Zukunft vorstellen, in der Github Copilot, das kaum Lecks aufweist, den ersten Platz bei Marktanteilen einnehmen wird. Das ist es, was ich fühle. **

https://ai-coding.info/ja/agents

Nutzungsstatus des AI Coding Agent nach Programmiersprache

Die Programmiersprache, in der AI Coding Agent am häufigsten verwendet wird, ist „TypeScript“, die zweite ist „Python“ und die dritte ist „Rust“. Der Trend bleibt hier nahezu unverändert. Die zweite Gruppe ist Go, C#, Kotlin und Ruby. In diesem Bereich wechseln die Rankings seit mehreren Monaten. In diesem Monat hat Go jedoch überraschenderweise mit Rust gleichgezogen. Es gibt ein Gefühl.

https://ai-coding.info/ja/agents

Bisher habe ich geschrieben, dass AI Coding Agent in Go möglicherweise nicht sehr nützlich ist. Dies kann auf die mangelnde Nutzung von CNCF-bezogenen Repositorys zurückzuführen sein. Ich habe bereits darüber geschrieben, aber jetzt, wo ich es mir ansehe, denke ich, dass es in solchen Infrastrukturbereichen immer häufiger eingesetzt wird.

In Helm gibt es beispielsweise eine Übernahme von AGENTS.md.

https://github.com/helm/helm

vittess hat CLAUDE.md und AGENTS.md übernommen.

https://github.com/vitessio/vitess

In letzter Zeit höre ich oft von TiDB im Zusammenhang mit MySQL im großen Maßstab und kann Einstellungen für AGENTS.md, CLAUDE.md und GithubCopilot sehen.

https://github.com/pingcap/tidb

https://ai-coding.info/ja/languages/go

Monatliche Trends in der Anzahl der vom AI Coding Agent verwendeten Repositorys

Zum 1. Dezember betrug die Gesamtzahl der verwendeten AI Coding Agent-Repositories 619. Beim letzten Mal waren es 511 Fälle, das ist also ein Anstieg um 108 Fälle. Allerdings denke ich, dass es etwas anders ist. Es gibt eine Anerkennung dafür

Tatsächlich habe ich im vorherigen Kapitel geschrieben, dass die Nutzungsrate von AI Coding Agent 4,8 % betrug. Derzeit wird auch die Anzahl der Repositorys innerhalb des Dienstes gemeldet, aber die Anzahl der Repositorys, die auf der Grundlage der Nutzungsrate des AI Coding Agent berechnet wird, beträgt 431. Tatsächlich unterscheidet sie sich von 619 oben. ** Dies ist ein etwas verwirrender Unterschied in den Aggregationsregeln. Ich denke, Sie können es anhand eines Beispiels verstehen.

Repository	Claude Code	Github-Copilot	Codex-CLI
A	×	×	×
B	〇	×	×
C	×	〇	×
D	×	〇	〇

Wie oben erwähnt, gibt es vier Repositorys von A bis D. **A verwendet keinen AI Coding Agent, daher beträgt die Nutzungsrate 3/4 = 75 %. Und die Anzahl der verwendeten AI Coding Agents beträgt basierend auf der Nutzungsrate 3. Allerdings werden alle gestapelten Diagramme in diesem Abschnitt separat gezählt. Daher beträgt die Anzahl der verwendeten Repositorys 4 (D ist zwei für GithubCopilot und CodexCLI). ** Bei der Aggregation basierend auf der Nutzungsrate erhöht sich die Anzahl nur um 1, selbst wenn mehrere AI Coding Agents in einem Repository verwendet werden. Bei der Aggregationsmethode in diesem Abschnitt erhöht sich die Anzahl jedoch um die Anzahl der AI Coding Agents, wenn mehrere AI Coding Agents verwendet werden. Was bedeutet das? Wenn Sie also die in diesem Abschnitt gezählten 619 durch die 431 basierend auf der Nutzungsrate gezählten dividieren, werden Sie feststellen, dass die Anzahl der pro Repository verwendeten AI Coding Agents 1,50 beträgt. ** Tatsächlich neigen Repositories, die **AI Coding Agent verwenden, dazu, bereits mehrere AI Coding Agents zu verwenden. **

Gedanken

Diesmal hybrider Einsatz von AI Coding Agent. Ich habe über Trends in Bezug auf Repositories geschrieben, die mehrere AI Coding Agents verwenden. Ich überprüfe die Daten auf diese Weise einmal im Monat und dieses Mal finde ich die Bewegung im Zusammenhang mit Go ekelhaft. Das war der Anfang. Wie ich in dem Artikel geschrieben habe, gibt es in Go überraschend wenige AI Coding Agent-Benutzer. Das war mir bewusst, aber dieses Mal hatte ich den Eindruck, dass es schnell wuchs und Rust einholte. Also, lasst uns etwas tiefer graben. Dachte ich. Nachdem ich mir mehrere berühmte Repositories angesehen habe, habe ich Einstellungen für mehrere AI Coding Agents gefunden. Daher frage ich mich, ob es einen Trend gibt, ernsthaft mehrere AI Coding Agents zu verwenden. Dieses Gefühl ist stärker geworden. Ich habe AGENTS.md in der Vergangenheit erklärt, aber da sich der Trend zu gemeinsamen Regeldateien abzeichnet, wird es viele Fälle geben, in denen mehrere Regeldateien nebeneinander existieren, wie z. B. CLAUDECODE.md und AGENTS.md. Es gab eine Vorhersage. Allerdings war mir bewusst, dass dies ein Problem war, als der Anteil von AGENTS.md stieg, aber seit etwa Oktober ist es in den Top 3 gelistet, sodass ich das Gefühl habe, dass es zu einer Präsenz geworden ist, die nicht ignoriert werden kann. Und als ich es tatsächlich berechnete, stellte sich heraus, dass es mehr war, als ich erwartet hatte. Das war mein Eindruck. Um es in diesem Artikel einfach auszudrücken: Wenn Sie zwei Repositorys herausnehmen, die AI Coding Agent verwenden, gibt es drei Regeldateien. In dieser Situation kann es einige geben. Es fühlte sich so an. Wenn man darüber nachdenkt, legt jeder großen Wert auf die Regeldatei und möchte sie ändern und standardisieren. Das ist stark. Das habe ich wieder gespürt.