Tendencias de noviembre del agente de codificación de IA

Operamos un sitio llamado AI Coding.Info desde julio de 2025.

Este es un sitio que observa tendencias de uso relacionadas con agentes de codificación de IA como Claude Code, Gemini o Codex desde un punto fijo a partir de información en los repositorios de Github. Para determinar el uso de AI Coding Agent, realizamos encuestas diarias bajo las siguientes condiciones.

Inspección diaria de 9.000 repositorios públicos en Github
- TOP 300 estrellas de Github por lenguaje de programación
- Investigado a partir de 30 tipos de lenguajes de programación.
Se dirige a 16 tipos de agentes de codificación de IA
Solo cuando los archivos de reglas utilizados por varios AI Coding Agents están en el repositorio de Github, se determina que se está utilizando AI Coding Agent.

Tendencias pasadas

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

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

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

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

La tasa de uso del agente de codificación AI es del 4,8%

La tasa de utilización del repositorio del agente de codificación AI a finales de noviembre fue del 4,8%, un aumento de 0,6 puntos porcentuales desde el 4,3% de la última vez. En el informe del mes pasado, explicamos las tendencias en esta tasa de uso.

En el artículo anterior, predijimos que para todos los lenguajes de programación, el uso del agente de codificación AI se estabilizaría en alrededor del 13% Lo predije. Entre ellos,

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

Al ajustar la tasa de utilización con la fórmula del modelo,

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

El valor es ahora. Derivando la ecuación original con respecto a t, obtenemos

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

Derivando nuevamente con respecto a t, obtenemos

\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}}

Se convierte. Para encontrar el punto de inflexión de esto, si resolvemos para t con el lado izquierdo = 0, obtenemos

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

Se convierte. Encontrar la pendiente de y cuando $t_0$ es,

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

La fórmula anterior calculó el monto por día, así que para convertirlo a un monto mensual, multiplica por 30. Luego

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

Se convierte. Teniendo esto en cuenta, podemos ver que la tasa de crecimiento del uso del agente de codificación AI en todos los lenguajes de programación es inferior a aproximadamente el 0,73% mensual. ** Teniendo esto en cuenta, la tasa de uso ha aumentado un 0,6% este mes. Esto está relativamente dentro del rango esperado. ** Eso significa.

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

Proporción de agente de codificación de IA por producto

La participación por producto es la siguiente.

Clasificación	Nombre del producto	Tasa de participación
1er lugar	Código Claude	28,6%
2do lugar	Agente copiloto	26,8 %
3er lugar	CLI del Códice	22,5 %
4to lugar	Cursores	11,6%
5to lugar	Géminis CLI	6,5 %

Como ocurrió el mes pasado, creo que la proporción de Codex CLI está aumentando gradualmente. En realidad, no ha habido muchos cambios en términos de Gemini CLI. Tengo la impresión de que la cuota de mercado de Cursor y ClaudeCode ha disminuido considerablemente. (En realidad, el cursor es compatible con AGNETS.md, por lo que es difícil decir si la participación de mercado realmente está disminuyendo). ¿Cómo ves esta composición? Sin embargo, ClaudeCode no es compatible con AGENTS.md. Creo que esto sirve como baluarte para evitar cambios de herramientas (https://qiita.com/kotauchisunsun/items/5e5244fdabf577d7c879). Sin embargo, parece que la salida sigue avanzando. Eso es lo que pienso. Tengo la impresión de que AGENTS.md, como Codex CLI, está consumiendo la cuota de mercado de ClaudeCode, mientras que es poco probable que la cuota de mercado de Github Copilot disminuya debido a la solidez del estándar VSCode. Quizás, mientras ClaudeCode V.S. AGENTS.md (Codex CLI) está compitiendo por participación de mercado, puedo ver un futuro en el que Github Copilot, que tiene pocas fugas, ocupará el primer lugar en participación de mercado. Eso es lo que siento. **

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

Estado de uso del agente de codificación AI por lenguaje de programación

El lenguaje de programación en el que se utiliza más AI Coding Agent es "TypeScript", el segundo es "Python" y el tercero es "Rust". La tendencia aquí se mantiene casi sin cambios. El segundo grupo es Go, C#, Kotlin y Ruby. En este ámbito, las clasificaciones cambian desde hace varios meses. Sin embargo, este mes, Go sorprendentemente alcanzó a Rust. Hay un sentimiento.

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

Hasta ahora, he escrito que el agente de codificación AI puede no ser muy útil en Go. Esto puede deberse a la falta de uso de repositorios relacionados con CNCF. Escribí sobre esto antes, pero ahora que lo miro, creo que se utiliza cada vez más en este tipo de campos de infraestructura.

Por ejemplo, en helm se adopta AGENTS.md.

https://github.com/helm/helm

vittess ha adoptado CLAUDE.md y AGENTS.md.

https://github.com/vitessio/vitess

Recientemente, escucho a menudo sobre TiDB en el contexto de MySQL a gran escala y puedo ver la configuración de AGENTS.md, CLAUDE.md y GithubCopilot.

https://github.com/pingcap/tidb

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

Tendencias mensuales en la cantidad de repositorios utilizados por AI Coding Agent

Al 1 de diciembre, el número total de repositorios de AI Coding Agent utilizados fue 619. La última vez hubo 511 casos, por lo que esto representa un aumento de 108 casos. Sin embargo, creo que es un poco diferente. Hay un reconocimiento de que

De hecho, en el capítulo anterior escribí que la tasa de uso de AI Coding Agent fue del 4,8%. En este momento, la cantidad de repositorios también se informa dentro del servicio, pero la cantidad de repositorios calculada en función de la tasa de uso de AI Coding Agent es 431. En realidad, es diferente de los 619 anteriores. ** Ésta es una diferencia ligeramente confusa en las reglas de agregación. Creo que puedes entenderlo dando un ejemplo.

Repositorio	Código Claude	Copiloto de Github	CLI del Códice
Un	×	×	×
B	〇	×	×
C	×	〇	×
D	×	〇	〇

Como se mencionó anteriormente, hay cuatro repositorios del A al D. **A no usa AI Coding Agent, por lo que la tasa de uso es 3/4=75%. Y la cantidad de agentes de codificación de IA utilizados según la tasa de uso es 3. Sin embargo, todos los gráficos apilados en esta sección se cuentan por separado. Por lo tanto, la cantidad de repositorios utilizados es 4 (D es dos para GithubCopilot y CodexCLI). ** Al agregar según la tasa de uso, el recuento solo aumentará en 1 incluso si se utilizan varios agentes de codificación de IA en un repositorio, pero con el método de agregación de esta sección, si se utilizan varios agentes de codificación de IA, el recuento aumentará en la cantidad de agentes de codificación de IA. ¿Qué quiere decir esto? Entonces, si divide los 619 contados en esta sección por los 431 contados según la tasa de uso, encontrará que la cantidad de agentes de codificación de IA utilizados por repositorio es 1,50. ** De hecho, los repositorios que utilizan **AI Coding Agent tienden a utilizar ya varios AI Coding Agents. **

pensamientos

Esta vez, uso híbrido del agente codificador AI. Escribí sobre las tendencias relacionadas con los repositorios que utilizan múltiples agentes de codificación de IA. Reviso los datos de esta manera una vez al mes, y esta vez encuentro repugnante el movimiento relacionado con Go. Ese fue el comienzo. Como escribí en el artículo, Go tiene sorprendentemente pocos usuarios de AI Coding Agent. Eso es de lo que estaba consciente, pero esta vez tuve la impresión de que estaba creciendo rápidamente y alcanzando a Rust. Entonces, profundicemos un poco más. Pensé. Después de buscar en varios repositorios famosos, encontré configuraciones para múltiples agentes de codificación de IA, por lo que me pregunto si existe una tendencia hacia el uso serio de múltiples agentes de codificación de IA. Este sentimiento se ha vuelto más fuerte. He explicado AGENTS.md en el pasado, pero a medida que surge la tendencia hacia archivos de reglas comunes, habrá muchos casos en los que coexistirán múltiples archivos de reglas, como CLAUDECODE.md y AGENTS.md. Hubo una predicción. Sin embargo, era consciente de que esto era un problema cuando la participación de AGENTS.md aumentó, pero desde aproximadamente octubre ha estado entre los 3 primeros, por lo que siento que se ha convertido en una presencia que no se puede ignorar. Y cuando lo calculé, resultó ser más de lo que esperaba. Esa fue mi impresión. En este artículo, en pocas palabras, si elimina dos repositorios que utilizan AI Coding Agent, habrá tres archivos de reglas. En esta situación, puede que haya bastantes. Se sintió así. Si lo piensas bien, todo el mundo le da mucha importancia al archivo de reglas y desea cambiarlo y estandarizarlo. Eso es fuerte. Lo sentí de nuevo.

¿Existe una tendencia hacia el uso híbrido del agente codificador de IA? ~Resumen de las tendencias de codificación de IA en noviembre de 2025 según lo visto a través de los datos~

Tendencias de noviembre del agente de codificación de IA

Tendencias pasadas

La tasa de uso del agente de codificación AI es del 4,8%

Proporción de agente de codificación de IA por producto

Estado de uso del agente de codificación AI por lenguaje de programación

Tendencias mensuales en la cantidad de repositorios utilizados por AI Coding Agent

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