אני מנהל אתר בשם AI Coding.Info מאז יולי.
זהו אתר שצופה במגמות שימוש הקשורות לסוכני קידוד בינה מלאכותית כגון Claude Code, Gemini או Codex מנקודה קבועה ממידע במאגרי Github. כדי לקבוע את השימוש ב-AI Coding Agent, אנו עורכים סקרים יומיים בתנאים הבאים.
פרסמנו כתבת תחקיר גם בחודש שעבר.
https://qiita.com/kotauchisunsun/items/092784402a36d5705853
העדכון של החודש האחרון הביא לשינויים בשיטת הסקר.
בעבר, חקרנו 3,000 מאגרים, אבל החודש מספר זה גדל ל-9,000. עקב שגיאות סריקה מסוימות, המספרים עשויים להיות שונים מהמספרים בפועל בתרשים.
שיעור השימוש במאגר AI Coding Agent בסוף אוגוסט עמד על 3.1%, עלייה של 0.2 נקודות לעומת 2.9% בפעם הקודמת. זה כמה מהמאגרים שחקרנו הראו עדויות לשימוש ב-AI Coding Agent. זה המספר. לא היו הרבה תנועות גדולות במהלך אוגוסט. הפעם, יעד הסקר השתנה מ-OP 100 ל-TOP 300, וגם מאגרים עם מעט כוכבים יחסית נכללו בסקר, אך אין הרבה הבדל בשימוש בפועל. זו התוצאה.

https://ai-coding.info/ja/agents
הנתח לפי מוצר הוא כדלקמן.
| דירוג | שם המוצר | שיעור מניות |
|---|---|---|
| מקום ראשון | קוד קלוד | 33.2% |
| מקום 2 | סוכן קוטייס | 27.8% |
| מקום 3 | סמן | 16.6% |
| מקום רביעי | Codex CLI | 11.5% |
| מקום 5 | Gemini CLI | 6.7% |

https://ai-coding.info/ja/agents
בהסתכלות על נתוני החודש בלבד, במונחים של נתח שימוש, Claude Code ו-Copilot Agent נמצאים במקום הראשון, אחריהם Cursor ו-Codex Agent, ואחריהם Gemini CLI. זו דעתי. בהשוואה לחודש שעבר, מנייתה של Cursor ירדה משמעותית. עם זאת, הדבר נובע בעיקר מהשינוי בשיטת הסקר. זו דעתי. כפי שהוזכר קודם לכן, נתח השוק של Cursor היה בהחלט גבוה כאשר הסקר נערך על ה-TOP 100, אך מאז השינוי ל-TOP 300, נתח השוק דומה לזה הנוכחי. כתוצאה מכך, למאגרים עם ספירת כוכבים גבוהה יותר היו יותר סמנים, בעוד שבמאגרים עם ספירת כוכבים נמוכה יותר היו פחות סמנים. עם זאת, על ידי הרחבת היקף הסריקה, קלוד קוד ו-Copilot Agent, שהיו בשימוש תכוף במאגרים ברמה נמוכה יותר, התרחבו כאחוז מהסך הכל. זו דעתי. עם זאת, הצמיחה של סוכני קידוד AI אחרים היא מדהימה. זאת עובדה. לדוגמה, מספר ההורדות של Codex CLI גדל באופן משמעותי, כפי שמוצג בציוץ למטה. יש גם נתונים.
https://x.com/oikon48/status/1961996694146752770
כאן, נגדיר ונאשר את קצב הצמיחה. זה מחושב על ידי חלוקת מספר המאגרים בשימוש ב-9/1 במספר המאגרים בשימוש ב-8/18.
| שם המוצר | מספר המאגרים בשימוש ב-18/8 | מספר המאגרים בשימוש ב-9/1 | קצב צמיחה |
|---|---|---|---|
| קלוד קוד | 104 | 124 | 1.19 |
| סוכן טייס משנה | 78 | 104 | 1.33 |
| סמן | 59 | 62 | 1.05 |
| Codex CLI | 33 | 43 | 1.30 |
| Gemini CLI | 23 | 25 | 1.13 |

https://ai-coding.info/ja/agents
כפי שניתן לראות מהערך הזה, למרות של-**ל-Claude Code ו-Copilot Agent יש מספר גדול יותר של מאגרים בשימוש מאשר Cursor נכון ל-18 באוגוסט, גם קצב הצמיחה שלהם גבוה יותר. ** לכן, במצב הנוכחי, קשה ל-Cursor להפוך לנתח השוק המוביל. בנוסף, למרות של-Cursor יש מספר גבוה יותר של מאגרים מאשר Codex CLI ו-Gemini CLI, קצב הצמיחה שלו נמוך, כך שייתכן ש-Cursor עשוי לרדת בדירוג. **אם נניח קצב צמיחה קבוע, Codex CLI עשוי לעלות על Cursor במספר המאגרים חודש לאחר מכן בספטמבר. ** בציוץ הקודם, דיברנו על סמך "מספר הורדות npm", אבל AI Coding.info דנה על סמך "מספר המאגרים המכילים את הקובץ AGENTS.md". לאחרונה, היו חדשות כי AGENTS.md נתמך על ידי סוכני קידוד AI שונים זה לצד זה. (כתוצאה מכך, מספר מאגרי Codex CLI הכלולים ב-AI Coding.info מכיל שגיאה קלה.)
https://gihyo.jp/article/2025/08/agents-md-site
**לפי סקר ב-AI Coding.info, Codex CLI כבר נמצא בשימוש יותר מ-Codex CLI ו-Gemini. ** עם זאת, האם זה באמת עדיף לחלוטין על מזל תאומים? זה הבדל קטן מאוד, ואני לא באמת מרגיש שיש כזה הבדל. זה קשור לשיטת המחקר שהוזכרה קודם לכן, ומכיוון שיש כיום מספר רב של מאגרים בשימוש עבור Copilot Agent ו- Claude Code, האם Codex CLI צומח בקצב מהיר מהם? עם זאת, גם קלוד קוד ו-Copilot Agent צומחים די מהר, כך שהפער לא הצטמצם בהרבה. זה הרושם שאני מקבל.
https://ai-coding.info/ja/agents/codexcli
https://ai-coding.info/ja/agents/geminicli
**שפת התכנות שבה נעשה שימוש הכי הרבה ב-AI Coding Agent היא "Typescript", ואחריה "Rust" ו-"Python". ** המצב לא השתנה הרבה בין החודש שעבר לחודש זה, כאשר Rust ו-Python החליפו מקומות מהחודש שעבר. גם מקום 4 עד 6 לא השתנה הרבה. הדירוגים הם C#, Go ו-Ruby, אך כל אחד מהם השתנה מעט. במובן הזה, לא הייתה כל כך הרבה תנועה.

אני חושב שלטווח הזחילה יש השפעה גם כאן. בחודש שעבר, היו 18 שפות תכנות עם לפחות מאגר אחד שאושר כי משתמש ב-AI Coding Agent, אך החודש מספר זה גדל ל-24. בנוסף, ישנה מגמה של שימוש הולך וגובר ב-AI Coding Agents בשפות תכנות שמקורן בארגונים. לדוגמה, קוטלין, דרט, סוויפט. אני מרגיש שהשפה הזו קשה, ואין הרבה נתונים שניתן ללמוד באמצעות OSS, אז אני חושב שאין מספיק נתונים בשביל AI ללמוד. זה מה שחשבתי. עם זאת, נראה שהשימוש ב-AI מתקדם גם בתחומים אלה. באופן אישי, אני מוצא שגם ב-PHP משתמשים יותר ויותר במקומות מפתיעים. לאחרונה, דיברתי עם מישהו בעולם ה-PHP, ושמעתי שדיברו מעט יחסית על AI בכנסים של PHP. אני גם כותב PHP, והייתה לי דעה מוקדמת של-AI יהיה קשה יחסית להוציא קוד אם זה היה PHP כמו MPA קלאסי (קוד שמשלב html ו-<?php), אבל נראה שהוא נמצא בשימוש במקרים מסוימים. (אני לא חושב שיש איזה קוד שמשלב html ו-<?php ככה בימינו.)
https://ai-coding.info/ja/languages
בואו נסתכל על הטרנדים באוגוסט. בין ה-9 באוגוסט ל-13 באוגוסט, המספרים השתנו באופן משמעותי עקב תיקונים בטווח הזחילה. כפי שדיברנו בפרק הקודם, קצב השימוש ב-Cursor היה גבוה לפני ה-9 באוגוסט, אך לאחר שטווח הסריקה התרחב לאחר ה-13 באוגוסט, אנו יכולים לראות ששיעור השימוש של Claude Code ו-Copilot Agent גדל. בנוסף, ההשפעה של הגידול בטווח הזחילה נראית גם כאן, ומספר המאגרים המשתמשים ביוני, שנצפתה בעבר במספרים קטנים, גדל אף הוא. לאחרונה, הצלחנו גם לאשר מאגרים כמו Trae IDE ו-Kiro, שהם יחסית פופולריים.

https://ai-coding.info/ja/agents/junie
https://ai-coding.info/ja/agents/traeide
https://ai-coding.info/ja/agents/kiro
המשך מחודש שעברזהו המאמר השני. התחושה שלי היא שמאז שיצא קירו בסוף החודש שעבר, המספרים כאן יגדלו. חשבתי שכן, אבל זה לא ממש השפיע על OSS. עם זאת, Kiro אומצה על ידי מוצר בלתי צפוי, ומאומצת על ידי ספר סיפורים, מערכת OSS גדולה יחסית.
https://github.com/storybookjs/storybook
מצד שני, גם להכרזה על GPT-5 ו-gpt-oss עשויה להיות השפעה. חשבתי.
https://openai.com/ja-JP/gpt-5/
https://openai.com/ja-JP/index/introducing-gpt-oss/
האם התעשייה תשתנה באופן דרסטי כאשר תנועות כאלה יתרחשו? ? זה מה שחשבתי כשצפיתי בו, אבל אני תוהה אם זה באמת כל כך מהיר. יש גם רושם ש. כשמסתכלים על זה כך, אתה יכול לראות שלקלוד קוד ול-Github Copilot יש בסיס חזק באופן מפתיע. כמו כן, בהחלט נראה ש-Codex תופס תאוצה מבחינת מספרי הורדות ונפחי חיפוש, אבל מצד שני, יש מידה מסוימת של חביון לפני שהוא מתפשט ל-OSS והופך פופולרי. יש גם דרך לזהות את זה. לכן, אילו הנחות מניחים כאשר מסתכלים על נתונים וממצאים? שוב הרגשתי שזה חשוב ביותר.