Warum Smart-Brillen-Enthusiasten AI Coding.Info erstellt haben ~Zusammenfassung der AI-Coding-Trends im August 2026 basierend auf Daten~
Autor: @kotauchisunsun
Veröffentlichungsdatum: 2026/09/29
AI Coding Agent-Trends im August 2026
Seit Juli 2025 betreiben wir eine Website namens AI Coding.Info.
Dies ist eine Website, die Nutzungstrends im Zusammenhang mit AI Coding Agents wie Claude Code, Codex CLI, Github Copilot und Gemini 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.
Trends des letzten Monats
https://ai-coding.info/reports/articles/20260812
Die Nutzungsrate des AI Coding Agent beträgt 13,9 %
Die Auslastung des AI Coding Agent-Repositorys betrug 13,9 %, ein Anstieg von 0,9 % gegenüber 13,0 % beim letzten Mal.
Nutzungsrate des AI Coding Agent am 1. September 2026
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01#adoption-rate
Nutzungsrate des AI Coding Agent am 01.08.2026
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01#adoption-rate
Trends bei der Nutzungsrate von AI Coding Agent vom 1. August 2026 bis 1. September 2026
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#share-trend
Anteil des AI Coding Agent nach Produkt
Der Anteil nach Produkten ist wie folgt.
| Rangliste | Produktname | Aktienkurs |
|---|---|---|
| 1. Platz | Codex-CLI | 42,3 % |
| 2. Platz | Claude Code | 32,0 % |
| 3. Platz | Copilot-Agent | 14,4 % |
| 4. Platz | Gemini CLI | 4,9 % |
| 5. Platz | Cursor | 4,0 % |
AI Coding Agent-Aktienkurs am 01.09.2026
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#agent-share
AI Coding Agent-Aktienkurs am 01.08.2026
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#agent-share
Nutzungsstatus des AI Coding Agent nach Programmiersprache
Die Programmiersprache, in der AI Coding Agent am häufigsten verwendet wird, ist „TypeScript“, die zweite ist „Rust“, die dritte ist „Python“, die vierte ist „Go“ und die fünfte ist „C#“.
AI Coding Agent-Ranking nach Programmiersprache am 1. September 2026
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#language-agent-rank
AI Coding Agent-Rangliste nach Programmiersprache am 01.08.2026
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#language-agent-rank
Monatliche Trends in der Anzahl der vom AI Coding Agent verwendeten Repositorys
Die Anzahl der Repositorys betrug zum 1. August 2026 1.940, ist jedoch zum 1. September 2026 auf 2.069 gestiegen, was einem Anstieg von 129 Repositorys mit AI Coding Agent entspricht.
Änderungen in der Anzahl der Repositorys, die AI Coding Agent verwenden, vom 1.8.2026 bis zum 1.9.2026
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#time-based-bar-chart
Warum Smart-Brillen-Enthusiasten AI Coding.Info entwickelt haben
Normalerweise teile ich Informationen über Datenbrillen auf meinem YouTube-Kanal namens „Kotauchi Planning“.
Auch der PodCast „Kotauchi’s Mirai’s Glasses“ wird jede Woche aktualisiert.
Wir veröffentlichen außerdem jede Woche einen wöchentlichen Artikel mit dem Titel „World Smart Glasses News“.
https://note.com/kotauchisunsun/m/mf522aa5d3efd
Warum hat eine solche Person eine Website erstellt, um Nutzungstrends von AI Coding Agent zu untersuchen? Dieses Mal werde ich darüber sprechen, wie ich mit der Erstellung von AI Coding.Info begonnen habe. Auf den ersten Blick scheint es ein anderes Feld zu sein, aber der Ausgangspunkt war
„Ich möchte die Entwicklung von Smart-Brillen-Software mit der Kraft der KI optimieren“
Das habe ich gespürt. Etwa im Januar 2025 entwickelte ich Software für LILYGOs einäugige Datenbrille namens „T-Glass“.
T-Glass ist mit ESP32 ausgestattet und ich habe ein Programm geschrieben, das darauf läuft. Damals hatte ich das Gefühl, dass die besondere Herausforderung darin bestand, wie lange es dauerte, das eigentliche Gerät zu bauen und zu schreiben. Selbst wenn Sie das Programm ein wenig geändert haben, mussten Sie es erstellen, auf die tatsächliche Maschine schreiben und die Funktionsweise überprüfen. In meiner Entwicklungsumgebung nahm dieser gesamte Prozess Zeit in Anspruch, was es schwierig machte, die Anzahl der Versuche und Irrtümer zu erhöhen. Deshalb habe ich mir eine Möglichkeit überlegt, die JavaScript-Engine „QuickJS“ auf den ESP32 zu setzen. Es gab bereits einen Präzedenzfall, bei dem QuickJS auf ESP32 portiert wurde, also dachte ich darüber nach, diesen zu verwenden.
https://qiita.com/binzume/items/f04d3b1b06cd0f7d3111
https://github.com/binzume/esp32quickjs
Die Idee besteht darin, dass Sie, wenn Sie zunächst eine Umgebung für die Ausführung des Skripts vorbereiten, das Verhalten ändern können, indem Sie den JavaScript-Code ersetzen.
ESP32 kann auch eine Verbindung zu WLAN herstellen. Also habe ich den Code in TypeScript geschrieben, das ich normalerweise verwende, ihn in JavaScript transpiliert und auf dem Dateiserver abgelegt. Wir haben einen Ablauf erstellt, bei dem beim Drücken einer Taste auf T-Glass der auf dem Server platzierte Javascript-Code über WLAN abgerufen und mit QuickJS ausgeführt wird. Ich konnte diesen Workflow selbst ausführen.
Wenn die Änderung auf der JavaScript-Seite erfolgt, ist es nicht erforderlich, die gesamte Firmware zu erstellen und neu zu schreiben. Unser Ziel war eine Entwicklungsumgebung, in der wir unter Verwendung von TypeScript-Typen in einem kurzen Zyklus wiederholt Tests auf tatsächlichen Geräten durchführen konnten.
Lassen Sie die KI „eine Implementierung als Modell verwenden“
Nur weil JavaScript funktioniert, bedeutet das jedoch nicht, dass Sie Smart-Brillen-Anwendungen frei erstellen können. Um beispielsweise die GUI über JavaScript zu bedienen, ist es notwendig, einen Brückenteil zu implementieren, der QuickJS und die GUI-Bibliothek der C-Sprachseite verbindet. Um dies zu schreiben, musste ich verstehen, wie QuickJS funktioniert, wie man GUI-Bibliotheken verwendet und wie man Werte zwischen JavaScript und C übergibt. Damals war KI noch nicht so intelligent, also habe ich versucht, sie selbst zu implementieren, aber es erforderte viel Wissen und es war ziemlich schwierig, eine ähnliche Verarbeitung auf andere Funktionen auszudehnen. Zu diesem Zweck verwendeten wir AI Coding Agent. Damals habe ich Roo Code verwendet. Zuerst habe ich einen Brückenteil für eine Funktion geschrieben, ihn als Beispiel verwendet und die KI ähnliche Implementierungen auf andere Funktionen erweitern lassen. Anstatt alles der KI zu überlassen, können Sie die Implementierungsrichtlinie und das Beispiel selbst präsentieren und den Benutzer entsprechend mit der Arbeit fortfahren lassen. Dieser Entwicklungsversuch führte letztlich nicht zur Vollendung des gesamten Konzepts. Der Grund dafür ist, dass Javascript und die Sprache C sehr unterschiedliche Grundphilosophien haben. Beispielsweise wird die Verwendung von Zeigern zu einem Hindernis. Selbst wenn Sie die Funktionen von LovyanGFX, einer in der ESP32-Serie häufig verwendeten GUI-Bibliothek, so wie sie sind, portieren, werden sie zu einer Reihe von Zeigern. Wie sollten Sie also mit Javascript damit umgehen? ist zum Problem geworden. Daher war es schwierig, nur die Funktionen von LovyanGFX in Javascript zu portieren, und ich denke, dass eine Art Abstraktionsschicht erforderlich war. Allerdings sah ich darin ein großes Potenzial, ein einziges Implementierungsbeispiel zu erstellen und dann darauf basierend die Anzahl der entsprechenden Funktionen zu erhöhen. Wenn Sie Software selbst entwickeln, anstatt alles selbst zu schreiben, können Sie die Anzahl der Teile erhöhen, die der KI überlassen werden können. Zu diesem Zweck bin ich zu der Überzeugung gelangt, dass ich mich weiter über AI Coding Agent informieren muss.
„Was soll ich verwenden“, das sich jede Woche ändert
Andererseits fiel es uns auch schwer, mit AI Coding Agent Schritt zu halten. Damals (Anfang 2025) waren AI Coding Agents, die als Erweiterungen von VS Code eingesetzt wurden, wie Cline und Roo Code, ein heißes Thema. Es gab eine Vielzahl anderer Optionen, darunter Devin und OpenHands, zu denen ich zuvor beigetragen habe. Nach und nach kamen Informationen über neue Tools und Funktionen heraus und es schien, als würde die Frage „Was soll ich jetzt verwenden?“ wöchentlich aktualisiert. Ich selbst war auf der Suche nach Informationen und probierte verschiedene Tools aus, hatte aber keine Lust mehr, dies weiterhin zu tun. Auch wenn ich ein beliebtes Tool ausprobieren konnte, hatte ich keine klare Entscheidungsgrundlage, warum ich mich dafür entscheiden sollte. Es handelt sich um eine Komposition, die von einem sogenannten KI-Überraschungsladen beeinflusst wird. Ich möchte die Tools, die ich verwende, nicht nur auf der Grundlage der Ankündigung neuer Funktionen oder ihres Rufs auswählen, sondern auch auf der Grundlage der tatsächlichen Situation. Wir wollten Primärinformationen als Entscheidungsgrundlage nutzen, nicht nur Marketinginformationen. Was mir aufgefallen ist, war das
„Welche AI Coding Agents sind in den öffentlichen Repositories von GitHub enthalten?“
Das ist es, was es bedeutet.
Beobachten Sie Nutzungstrends an festen Punkten als Grundlage für Ihre eigene Beurteilung
Dann wurde AI Coding.Info im Juli 2025 veröffentlicht. Wir haben eine Website erstellt, um zu überprüfen, ob es im öffentlichen GitHub-Repository eine Regeldatei gibt, die von jedem AI Coding Agent verwendet wird, und um die Ergebnisse täglich aufzuzeichnen. Diese Methode ermittelt natürlich nur, ob sich die Regeldatei im Repository befindet. Es misst weder die tatsächliche Nutzungshäufigkeit noch die Qualität des generierten Codes und erfasst keine Fälle, in denen Regeln ohne Regeldatei verwendet werden. Wenn Sie jedoch weiterhin mit derselben Methode beobachten, können Sie Änderungen erkennen, z. B. welche Tools mehr Regeldateien unterstützen und welche Programmiersprachen immer häufiger eingeführt werden. Nur weil ein Werkzeug häufig verwendet wird, heißt das nicht, dass es das beste Werkzeug für Sie ist. Anstatt jedoch nur den Informationen zu folgen, die eine nach der anderen fließen, dachte ich, dass ich die Änderungen, die ich im öffentlichen Repository sehen kann, als eines der Dinge nutzen könnte, die mir bei der Entscheidungsfindung helfen. Auch,
Ich bin sicher, dass ich nicht der Einzige bin, der es satt hat, mit KI-Informationen Schritt zu halten
Ich habe es auch so empfunden. Ich hatte auch das Gefühl, dass die Veröffentlichung der Daten, die ich selbst recherchiert habe, für andere hilfreich sein könnte, die bei der Auswahl eines Tools ähnlich verwirrt sind. AI Coding Agent wird auch für die Entwicklung von AI Coding.Info selbst verwendet. Der Prototyp wurde in etwa zwei Wochen erstellt und seitdem haben wir durch Versuch und Irrtum weiterhin Änderungen vorgenommen. Wir haben die Nutzungstrends weiterhin festkommamäßig beobachtet und seit der Veröffentlichung ist etwa ein Jahr vergangen. Ursprünglich wollte ich nicht jeden neuen AI Coding Agent ausprobieren, sondern selbst effizient Datenbrillen-Software entwickeln. Zu diesem Zweck möchte ich Unterstützung von AI erhalten. Sie wollten außerdem Informationen, die ihnen bei der Entscheidung helfen, welchen AI Coding Agent sie verwenden sollten. Nutzen Sie KI, um Software für Datenbrillen zu erstellen, und erstellen Sie AI Coding.Info als Grundlage für die Entscheidung, welche KI verwendet werden soll. Aus diesem Grund habe ich, ein Datenbrillen-Enthusiast, mit der Erstellung dieser Website begonnen.