Le Codex CLI progresse-t-il ? ~ Résumé des tendances du codage de l'IA en août 2025, telles que visibles à travers les données ~
Tendances des agents de codage IA en août
Je gère un site appelé AI Coding.Info depuis juillet.
Il s'agit d'un site qui observe les tendances d'utilisation liées aux agents de codage AI tels que Claude Code, Gemini ou Codex à partir d'un point fixe à partir des informations des référentiels Github. Pour déterminer l’utilisation d’AI Coding Agent, nous effectuons des enquêtes quotidiennes dans les conditions suivantes.
- Inspection quotidienne de 9 000 référentiels publics sur Github
- TOP 300 des étoiles Github par langage de programmation
- Recherche à partir de 30 types de langages de programmation
- Cible 16 types d'agents de codage IA
- Ce n'est que lorsque les fichiers de règles utilisés par divers agents de codage AI se trouvent dans le référentiel Github qu'il est déterminé que l'agent de codage AI est utilisé.
Changement de méthode d'enquête
Nous avons également publié un article d’investigation le mois dernier.
https://qiita.com/kotauchisunsun/items/092784402a36d5705853
La mise à jour du mois dernier a entraîné des changements dans la méthode d'enquête.
- 9 août 2025 Augmentation des objectifs d'exploration de TOP100 à TOP150
- 10 août 2025 Augmentation des objectifs d'exploration de TOP150 à TOP200
- 14 août 2025 Augmentation des objectifs d'exploration de TOP200 à TOP300
Auparavant, nous enquêtions sur 3 000 référentiels, mais ce mois-ci, ce nombre est passé à 9 000. En raison de certaines erreurs d'exploration, les chiffres peuvent différer des chiffres réels sur le graphique.
Le taux d'utilisation de l'agent de codage AI est de 3,1 %
Le taux d'utilisation du référentiel AI Coding Agent fin août était de 3,1 %, soit une augmentation de 0,2 point par rapport à 2,9 % la dernière fois. C’est ainsi que de nombreux référentiels que nous avons étudiés ont montré des preuves de l’utilisation d’AI Coding Agent. C'est le numéro. Il n’y a pas eu beaucoup de mouvements majeurs au cours du mois d’août. Cette fois, l'objectif de l'enquête est passé de OP 100 à TOP 300, et des référentiels avec relativement peu d'étoiles ont également été inclus dans l'enquête, mais il n'y a pas beaucoup de différence dans l'utilisation réelle. Voilà le résultat.
https://ai-coding.info/ja/agents
Part d'AI Coding Agent par produit
La part par produit est la suivante.
| Rang | Nom du produit | Taux de partage |
|---|---|---|
| 1ère place | Claude Code | 33,2% |
| 2e place | Agent copilote | 27,8% |
| 3ème place | Curseur | 16,6% |
| 4ème place | Codex CLI | 11,5% |
| 5ème place | Gemini CLI | 6,7% |
https://ai-coding.info/ja/agents
En regardant uniquement les données de ce mois-ci, en termes de part d'utilisation, Claude Code et Copilot Agent arrivent en première place, suivis de Cursor et Codex Agent, suivis de Gemini CLI. C'est mon avis. Par rapport au mois dernier, la part de Cursor a considérablement diminué. Toutefois, cela est dû en grande partie au changement de méthode d’enquête. C'est mon avis. Comme mentionné précédemment, la part de marché de Cursor était certes élevée lors de l'enquête sur le TOP 100, mais depuis le passage au TOP 300, la part de marché est similaire à celle actuelle. En conséquence, les référentiels avec un nombre d'étoiles plus élevé avaient plus de curseurs, tandis que les référentiels avec un nombre d'étoiles inférieur avaient moins de curseurs. Cependant, en élargissant la portée de l'exploration, Claude Code et Copilot Agent, qui étaient fréquemment utilisés dans les référentiels de niveau inférieur, ont augmenté en pourcentage du total. C'est mon avis. Cependant, la croissance d’autres agents de codage IA est remarquable. C'est un fait. Par exemple, le nombre de téléchargements de Codex CLI a considérablement augmenté, comme le montre le tweet ci-dessous. Il y a aussi des données.
https://x.com/oikon48/status/1961996694146752770
Ici, nous définirons et confirmerons le taux de croissance. Ceci est calculé en divisant le nombre de référentiels utilisés le 1/9 par le nombre de référentiels utilisés le 18/8.
| Nom du produit | Nombre de référentiels utilisés le 18/08 | Nombre de référentiels utilisés le 9/1 | Taux de croissance |
|---|---|---|---|
| Claude Code | 104 | 124 | 1.19 |
| Agent copilote | 78 | 104 | 1.33 |
| Curseur | 59 | 62 | 1.05 |
| Codex CLI | 33 | 43 | 13h30 |
| CLI Gémeaux | 23 | 25 | 1.13 |
https://ai-coding.info/ja/agents
Comme vous pouvez le voir d'après cette valeur, bien que **Claude Code et Copilot Agent aient un plus grand nombre de référentiels utilisés que Cursor au 18 août, leur taux de croissance est également plus élevé. ** Par conséquent, dans la situation actuelle, il est difficile pour Cursor de devenir la première part de marché. De plus, bien que Cursor dispose d'un nombre de référentiels plus élevé que Codex CLI et Gemini CLI, son taux de croissance est faible, il est donc possible que Cursor chute dans le classement. **Si nous supposons un taux de croissance fixe, Codex CLI pourrait dépasser Cursor en nombre de référentiels un mois plus tard, en septembre. ** Dans le tweet précédent, nous parlions en fonction du "nombre de téléchargements npm", mais AI Coding.info discute en fonction du "nombre de référentiels contenant le fichier AGENTS.md". Récemment, on a appris que AGENTS.md était pris en charge côte à côte par divers agents de codage IA. (En conséquence, le nombre de référentiels Codex CLI inclus dans AI Coding.info contient une légère erreur.)
https://gihyo.jp/article/2025/08/agents-md-site
**Selon une enquête sur AI Coding.info, Codex CLI est déjà plus utilisé que Codex CLI et Gemini. ** Cependant, est-il vraiment complètement supérieur aux Gémeaux ? C'est une très petite différence, et je n'ai pas vraiment l'impression qu'il y ait une grande différence. Ceci est lié à la méthode de recherche mentionnée précédemment, et comme il existe actuellement un grand nombre de référentiels utilisés pour Copilot Agent et Claude Code, le Codex CLI croît-il à un rythme plus rapide qu'eux ? Ceci étant dit, Claude Code et Copilot Agent connaissent également une croissance assez rapide, l'écart ne s'est donc pas beaucoup réduit. C'est l'impression que j'ai.
https://ai-coding.info/ja/agents/codexcli
https://ai-coding.info/ja/agents/geminicli
État d'utilisation de l'agent de codage AI par langage de programmation
**Le langage de programmation dans lequel AI Coding Agent est le plus utilisé est « Typescript », suivi de « Rust » et « Python ». ** La situation n'a pas beaucoup changé entre le mois dernier et ce mois-ci, Rust et Python échangeant leurs places par rapport au mois dernier. La 4ème à la 6ème place n'a pas beaucoup changé non plus. Les classements sont C#, Go et Ruby, mais chacun a légèrement changé. En ce sens, il n’y a pas eu beaucoup de mouvement.
Je pense que la plage d'exploration a également un impact ici. Le mois dernier, il y avait 18 langages de programmation avec au moins un référentiel qui utilisait l'agent de codage AI, mais ce mois-ci, ce nombre est passé à 24. De plus, il existe une tendance à l'utilisation croissante des agents de codage AI dans les langages de programmation provenant des entreprises. Par exemple, Kotlin, Dart, Swift. Je pense que ce langage est difficile et qu'il n'y a pas beaucoup de données qui peuvent être apprises à l'aide des logiciels libres, donc je pense qu'il n'y a pas assez de données pour que l'IA puisse les apprendre. C'est ce que je pensais. Cependant, l’utilisation de l’IA semble progresser même dans ces domaines. Personnellement, je trouve que PHP est aussi de plus en plus utilisé dans des endroits surprenants. Récemment, je parlais avec quelqu'un dans le monde PHP et j'ai entendu dire qu'on parlait relativement peu de l'IA lors des conférences PHP. J'écris aussi du PHP, et j'avais l'idée préconçue qu'il serait relativement difficile pour l'IA de produire du code s'il s'agissait de PHP comme le MPA classique (code qui mélange html et <?php), mais il semble qu'il soit utilisé dans certains cas. (Je ne pense pas qu'il existe un code qui mélange html et <?php comme ça de nos jours.)
https://ai-coding.info/ja/languages
Tendances mensuelles du nombre de référentiels utilisés par AI Coding Agent
Jetons un coup d'œil aux tendances du mois d'août. Entre le 9 et le 13 août, les chiffres ont considérablement changé en raison de corrections apportées à la plage d'analyse. Comme nous l'avons vu dans le chapitre précédent, le taux d'utilisation de Cursor était élevé avant le 9 août, mais après l'extension de la plage d'exploration après le 13 août, nous pouvons constater que le taux d'utilisation de Claude Code et de Copilot Agent a augmenté. De plus, l'impact de l'augmentation de la plage d'exploration est également visible ici, et le nombre de référentiels utilisant Junie, qui avait été observé auparavant en petit nombre, augmente également. Récemment, nous avons également pu confirmer des référentiels tels que Trae IDE et Kiro, qui sont relativement populaires.
https://ai-coding.info/ja/agents/junie
https://ai-coding.info/ja/agents/traeide
https://ai-coding.info/ja/agents/kiro
pensées
Suite du mois dernierCeci est le deuxième article. Mon sentiment est que depuis la sortie de Kiro à la fin du mois dernier, les chiffres ici vont augmenter. Je le pensais, mais cela n'a pas vraiment affecté OSS. Cependant, Kiro a été adopté par un produit inattendu, et est adopté par storybook, un OSS relativement important.
https://github.com/storybookjs/storybook
D’un autre côté, l’annonce de GPT-5 et de gpt-oss pourrait également avoir un impact. Je pensais.
https://openai.com/ja-JP/gpt-5/
https://openai.com/ja-JP/index/introducing-gpt-oss/
L’industrie changera-t-elle radicalement lorsque de tels mouvements se produiront ? ? C'est ce que j'ai pensé en le regardant, mais je me demande si c'est vraiment si rapide. Il y a aussi cette impression. En regardant les choses de cette façon, vous pouvez voir que Claude Code et Github Copilot ont une base étonnamment solide. En outre, il semble certainement que le Codex gagne du terrain en termes de nombre de téléchargements et de volumes de recherche, mais d'un autre côté, il existe un certain temps de latence avant qu'il ne se propage aux logiciels libres et devienne populaire. Il existe également un moyen de le reconnaître. Par conséquent, quelles hypothèses sont formulées lors de l’examen des données et des résultats ? J'ai encore une fois senti que c'était extrêmement important.