Tendances de novembre de l'agent de codage AI

Nous exploitons un site appelé AI Coding.Info depuis juillet 2025.

https://ai-coding.info/ja

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.

Tendances passées

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

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

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

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

Le taux d'utilisation de l'agent de codage AI est de 4,8 %

Le taux d'utilisation du référentiel AI Coding Agent fin novembre était de 4,8 %, soit une augmentation de 0,6 point de pourcentage par rapport à 4,3 % la dernière fois. Dans le rapport du mois dernier, nous avons expliqué les tendances de ce taux d'utilisation.

Dans l'article précédent, nous avions prédit que pour tous les langages de programmation, l'utilisation de AI Coding Agent se stabiliserait à environ 13 % J'avais prédit. Parmi eux,

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

Lors de l'ajustement du taux d'utilisation avec la formule du modèle,

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

La valeur est maintenant . En différenciant l'équation originale par rapport à t, on obtient

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

En différenciant à nouveau par rapport à t, on obtient

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

Cela devient. Afin de trouver le point d’inflexion de ceci, si nous résolvons t avec le côté gauche = 0, nous obtenons

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

Cela devient. Trouver la pente de y lorsque $t_0$ est,

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

La formule précédente calculait le montant par jour, donc pour le convertir en montant mensuel, multipliez par 30. Ensuite

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

Cela devient. Compte tenu de cela, nous pouvons constater que le taux de croissance de l’utilisation de l’AI Coding Agent dans les langages de programmation est inférieur à environ 0,73 % par mois. ** Compte tenu de cela, le taux d’utilisation a augmenté de 0,6% ce mois-ci. Cela se situe relativement dans la fourchette attendue. ** Cela veut dire.

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Part d'AI Coding Agent par produit

La part par produit est la suivante.

Classement	Nom du produit	Taux de partage
1ère place	Claude Code	28,6 %
2ème place	Agent copilote	26,8 %
3ème place	Codex CLI	22,5 %
4ème place	Curseur	11,6 %
5ème place	CLI Gémeaux	6,5 %

Comme ce fut le cas le mois dernier, j’ai l’impression que la part du Codex CLI augmente progressivement. En fait, il n’y a pas eu beaucoup de changement en termes de Gemini CLI. J'ai l'impression que la part de marché de Cursor et ClaudeCode a sensiblement baissé. (Le curseur prend en charge AGNETS.md, il est donc difficile de dire si la part de marché est réellement en déclin.) Comment voyez-vous cette composition ? Cependant, ClaudeCode ne prend pas en charge AGENTS.md. Je pense que cela sert de rempart pour empêcher les changements d'outils (https://qiita.com/kotauchisunsun/items/5e5244fdabf577d7c879). Toutefois, il semble que l’exode continue de progresser. C'est ce que je pense. J'ai l'impression que AGENTS.md, comme Codex CLI, grignote la part de marché de ClaudeCode, alors que la part de marché de Github Copilot ne devrait pas diminuer en raison de la force du standard VSCode. Peut-être, alors que ClaudeCode V.S. AGENTS.md (Codex CLI) est en compétition pour les parts de marché, je vois un avenir dans lequel Github Copilot, qui a peu de fuites, occupera la première place en termes de parts de marché. C'est ce que je ressens. **

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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 », le deuxième est « Python » et le troisième est « Rust ». La tendance ici reste presque inchangée. Le deuxième groupe est Go, C#, Kotlin et Ruby. Dans ce domaine, les classements évoluent depuis plusieurs mois. Cependant, ce mois-ci, Go a étonnamment rattrapé Rust. Il y a un sentiment.

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

Jusqu'à présent, j'ai écrit que AI Coding Agent pourrait ne pas être très utile dans Go. Cela peut être dû au manque d’utilisation des référentiels liés à la CNCF. J'ai déjà écrit à ce sujet, mais maintenant que j'y regarde, je pense qu'il est de plus en plus utilisé dans de tels domaines d'infrastructure.

Par exemple, dans helm, il y a une adoption de AGENTS.md.

https://github.com/helm/helm

Vittess a adopté CLAUDE.md et AGENTS.md.

https://github.com/vitessio/vitess

Récemment, j'entends souvent parler de TiDB dans le contexte de MySQL à grande échelle et je peux voir les paramètres d'AGENTS.md, CLAUDE.md et GithubCopilot.

https://github.com/pingcap/tidb

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Tendances mensuelles du nombre de référentiels utilisés par AI Coding Agent

Au 1er décembre, le nombre total de référentiels AI Coding Agent utilisés était de 619. La dernière fois, il y a eu 511 cas, il s'agit donc d'une augmentation de 108 cas. Cependant, je pense que c'est un peu différent. Il est reconnu que

En fait, dans le chapitre précédent, j'ai écrit que le taux d'utilisation d'AI Coding Agent était de 4,8 %. À l'heure actuelle, le nombre de référentiels est également signalé au sein du service, mais le nombre de référentiels calculé sur la base du taux d'utilisation d'AI Coding Agent est de 431. En fait, il est différent des 619 ci-dessus. ** Il s'agit d'une différence légèrement déroutante dans les règles d'agrégation. Je pense que vous pouvez comprendre en donnant un exemple.

Référentiel	Claude Code	Copilote Github	Codex CLI
Un	×	×	×
B	〇	×	×
C	×	〇	×
D	×	〇	〇

Comme mentionné ci-dessus, il existe quatre référentiels de A à D. **A n'utilise pas AI Coding Agent, le taux d'utilisation est donc de 3/4 = 75 %. Et le nombre d'agents de codage IA utilisés en fonction du taux d'utilisation est de 3. Cependant, tous les graphiques empilés de cette section sont comptés séparément. Par conséquent, le nombre de référentiels utilisés est de 4 (D est de deux pour GithubCopilot et CodexCLI). ** Lors de l'agrégation basée sur le taux d'utilisation, le nombre n'augmentera que de 1 même si plusieurs agents de codage AI sont utilisés dans un référentiel, mais avec la méthode d'agrégation de cette section, si plusieurs agents de codage AI sont utilisés, le nombre augmentera du nombre d'agents de codage AI. Qu'est-ce que cela signifie? Ainsi, si vous divisez les 619 comptés dans cette section par les 431 comptés en fonction du taux d'utilisation, vous constaterez que le nombre d'agents de codage AI utilisés par référentiel est de 1,50. ** En fait, les référentiels qui utilisent **AI Coding Agent ont tendance à déjà utiliser plusieurs AI Coding Agents. **

pensées

Cette fois, utilisation hybride de AI Coding Agent. J'ai écrit sur les tendances concernant les référentiels qui utilisent plusieurs agents de codage AI. Je réexamine les données de cette manière une fois par mois, et cette fois je trouve le mouvement lié au Go dégoûtant. C'était le début. Comme je l'ai écrit dans l'article, Go compte étonnamment peu d'utilisateurs de AI Coding Agent. C'est ce dont j'avais conscience, mais cette fois, j'ai eu l'impression qu'il grandissait rapidement et rattrapait Rust. Alors creusons un peu plus. Je pensais. Après avoir consulté plusieurs référentiels célèbres, j'ai trouvé des paramètres pour plusieurs agents de codage IA. Je me demande donc s'il existe une tendance à utiliser sérieusement plusieurs agents de codage IA. Ce sentiment est devenu plus fort. J'ai expliqué AGENTS.md dans le passé, mais à mesure que la tendance vers des fichiers de règles communs émerge, il y aura de nombreux cas où plusieurs fichiers de règles coexisteront, tels que CLAUDECODE.md et AGENTS.md. Il y avait une prédiction. Cependant, j'étais conscient que c'était un problème lorsque la part d'AGENTS.md a augmenté, mais depuis environ octobre, il est répertorié dans le top 3, j'ai donc le sentiment que c'est devenu une présence qui ne peut être ignorée. Et lorsque je l’ai calculé, il s’est avéré que c’était plus que ce à quoi je m’attendais. C'était mon impression. Dans cet article, pour faire simple, si vous supprimez deux référentiels qui utilisent AI Coding Agent, il y aura trois fichiers de règles. Dans cette situation, il peut y en avoir plusieurs. C'était comme ça. A bien y réfléchir, tout le monde accorde beaucoup d'importance au fichier de règles et souhaite le basculer et l'uniformiser. C'est fort. J'ai ressenti ça à nouveau.