מגמות נובמבר של סוכן קידוד AI

אנו מפעילים אתר בשם AI Coding.Info מאז יולי 2025.

https://ai-coding.info/ja

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.

• בדיקה יומית של 9,000 מאגרים ציבוריים ב-Github
  • TOP 300 כוכבי Github לפי שפת תכנות
  • נחקר מ-30 סוגים של שפות תכנות
• מכוון ל-16 סוגים של סוכני קידוד AI
• רק כאשר קובצי החוקים שבהם משתמשים סוכני קידוד AI שונים נמצאים במאגר Github, נקבע כי נעשה שימוש ב-AI Coding Agent.

מגמות עבר

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

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

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

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

שיעור השימוש ב-AI Coding Agent הוא 4.8%

שיעור ניצול מאגר ה-AI Coding Agent בסוף נובמבר עמד על 4.8%, עלייה של 0.6 נקודות אחוז מ-4.3% בפעם הקודמת. בדוח של החודש שעבר, הסברנו את המגמות בשיעור השימוש הזה.

במאמר הקודם, חזינו שלכל שפות התכנות, השימוש ב-AI Coding Agent יגיע לרמה של כ-13% ניבאתי. ביניהם,

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

כאשר מתאימים את שיעור הניצול לנוסחת המודל,

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

הערך הוא עכשיו. מבדיל את המשוואה המקורית ביחס ל-t, אנו מקבלים

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

מבדיל ביחס ל-t שוב, אנחנו מקבלים

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

זה הופך להיות. כדי למצוא את נקודת הפיתול של זה, אם נפתור את t עם הצד השמאלי = 0, נקבל

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

זה הופך להיות. מציאת השיפוע של y כאשר $t_0$ הוא,

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

הנוסחה הקודמת חישבה את הסכום ליום, אז כדי להמיר אותו לסכום חודשי, הכפילו ב-30. לאחר מכן

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

זה הופך להיות. בהתחשב בכך, אנו יכולים לראות שקצב הגידול של השימוש ב-AI Coding Agent בשפות תכנות הוא פחות מכ-0.73% לחודש. ** בהתחשב בכך, שיעור השימוש עלה ב-0.6% החודש. זה יחסית בטווח הצפוי. ** זאת אומרת.

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

חלק של סוכן קידוד AI לפי מוצר

הנתח לפי מוצר הוא כדלקמן.

דירוג	שם המוצר	שיעור מניות
מקום ראשון	קלוד קוד	28.6%
מקום 2	סוכן טייס משנה	26.8%
מקום שלישי	Codex CLI	22.5%
מקום רביעי	סמן	11.6%
מקום 5	Gemini CLI	6.5%

כפי שהיה בחודש שעבר, אני מרגיש שהנתח של Codex CLI הולך וגדל בהדרגה. למעשה, לא היה הרבה שינוי במונחים של Gemini CLI. יש לי הרושם שנתח השוק של Cursor ו-ClaudeCode ירד משמעותית. (הסמן למעשה תומך ב-AGNETS.md, כך שקשה לומר אם נתח השוק באמת יורד.) איך אתה רואה את ההרכב הזה? עם זאת, ClaudeCode אינו תומך ב-AGENTS.md. אני חושב שזה משמש כמעוז למניעת שינויים בכלים (https://qiita.com/kotauchisunsun/items/5e5244fdabf577d7c879). עם זאת, נראה שהזרם עדיין מתקדם. זה מה שאני חושב. יש לי הרושם ש-AGENTS.md, כמו Codex CLI, אוכלת את נתח השוק של ClaudeCode, בעוד שנתח השוק של Github Copilot לא צפוי לרדת בגלל החוזק של תקן VSCode. אולי, בעוד ClaudeCode V.S. AGENTS.md (Codex CLI) מתחרה על נתח שוק, אני יכול לראות עתיד בו Github Copilot, שיש לה מעט זליגה, תתפוס את המקום הראשון בנתח השוק. זה מה שאני מרגיש. **

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

סטטוס שימוש ב-AI Coding Agent לפי שפת תכנות

שפת התכנות שבה נעשה שימוש הכי הרבה ב-AI Coding Agent היא "TypeScript", השנייה היא "Python" והשלישית היא "Rust". המגמה כאן נותרה כמעט ללא שינוי. הקבוצה השנייה היא Go, C#, Kotlin, ו-Ruby. בתחום זה, הדירוגים משתנים כבר כמה חודשים. עם זאת, החודש, גו השיג באופן מפתיע את Rust. יש תחושה.

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

עד עכשיו, כתבתי שסוכן קידוד AI עשוי להיות לא שימושי במיוחד ב-Go. ייתכן שהסיבה לכך היא היעדר שימוש במאגרים הקשורים ל-CNCF. כתבתי על זה בעבר, אבל עכשיו כשאני מסתכל על זה, אני חושב שזה נמצא בשימוש יותר ויותר בתחומי תשתית כאלה.

לדוגמה, בהגה יש אימוץ של AGENTS.md.

https://github.com/helm/helm

vittess אימצה את CLAUDE.md ואת AGENTS.md.

https://github.com/vitessio/vitess

לאחרונה, אני שומע לעתים קרובות על TiDB בהקשר של MySQL בקנה מידה גדול, ואני יכול לראות הגדרות עבור AGENTS.md, CLAUDE.md ו-GithubCopilot.

https://github.com/pingcap/tidb

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

מגמות חודשיות במספר המאגרים המשמשים את סוכן AI Coding

נכון ל-1 בדצמבר, המספר הכולל של מאגרי AI Coding Agent בשימוש היה 619. בפעם הקודמת היו 511 מקרים, כך שמדובר בעלייה של 108 מקרים. עם זאת, אני חושב שזה קצת שונה. יש הכרה בכך

למעשה, בפרק הקודם, כתבתי ששיעור השימוש ב-AI Coding Agent היה 4.8%. בשלב זה, מספר המאגרים מדווח גם בשירות, אך מספר המאגרים המחושב על סמך קצב השימוש של AI Coding Agent הוא 431. למעשה, הוא שונה מ-619 לעיל. ** זהו הבדל מעט מבלבל בכללי הצבירה. אני חושב שאתה יכול להבין אם אתה נותן דוגמה.

מאגר	קלוד קוד	Github Copilot	Codex CLI
א	×	×	×
ב	〇	×	×
ג	×	〇	×
ד	×	〇	〇

כפי שצוין לעיל, ישנם ארבעה מאגרים מ-A עד D. **A אינו משתמש ב-AI Coding Agent, כך ששיעור השימוש הוא 3/4=75%. ומספר סוכני קידוד הבינה המלאכותית בשימוש בהתבסס על קצב השימוש הוא 3. עם זאת, כל הגרפים המוערמים בסעיף זה נספרים בנפרד. לכן, מספר המאגרים בשימוש הוא 4 (D הוא שניים עבור GithubCopilot ו- CodexCLI). ** בעת צבירה על סמך קצב שימוש, הספירה תגדל רק ב-1 גם אם נעשה שימוש במספר סוכני קידוד AI במאגר אחד, אך בשיטת הצבירה בסעיף זה, אם נעשה שימוש במספר סוכני קידוד AI, הספירה תגדל במספר סוכני קידוד AI. מה זה אומר? לכן, אם תחלק את ה-619 שנספרו בסעיף זה ב-431 שנספרו בהתבסס על קצב השימוש, תגלה שמספר סוכני קידוד הבינה המלאכותית בשימוש בכל מאגר הוא 1.50. ** למעשה, מאגרים המשתמשים ב-**AI Coding Agent נוטים להשתמש כבר במספר סוכני AI Coding. **

מחשבות

הפעם, שימוש היברידי ב-AI Coding Agent. כתבתי על מגמות לגבי מאגרים המשתמשים במספר סוכני קידוד AI. אני סוקר את הנתונים בצורה כזו פעם בחודש, והפעם אני מוצא את התנועה הקשורה ל-Go מגעילה. זאת הייתה ההתחלה. כפי שכתבתי במאמר, ל-Go יש באופן מפתיע מעט משתמשי AI Coding Agent. זה מה שהייתי מודע לו, אבל הפעם, היה לי הרושם שהוא גדל במהירות והדביק את רוסט. אז בואו נחפור קצת יותר לעומק. חשבתי. לאחר בחינת מספר מאגרים מפורסמים, מצאתי הגדרות עבור מספר סוכני קידוד AI, אז אני תוהה אם יש מגמה לשימוש ברצינות במספר סוכני קידוד AI. התחושה הזו התחזקה. הסברתי את AGENTS.md בעבר, אך ככל שמתגלה המגמה של קבצי כללים נפוצים, יהיו מקרים רבים שבהם קבצי כללים מרובים מתקיימים במקביל, כגון CLAUDECODE.md ו-AGENTS.md. הייתה תחזית. עם זאת, הייתי מודע לכך שזו הייתה בעיה כשהנתח של AGENTS.md גדל, אבל מאז אוקטובר הוא נכלל ב-3 המובילים, כך שאני מרגיש שזה הפך לנוכחות שאי אפשר להתעלם ממנה. וכשאני באמת חישבתי את זה, התברר שזה יותר ממה שציפיתי. זה היה הרושם שלי. במאמר זה, בפשטות, אם תוציא שני מאגרים המשתמשים ב-AI Coding Agent, יהיו שלושה קובצי כללים. במצב זה, עשויים להיות לא מעט. זה הרגיש ככה. כשחושבים על זה, כולם מייחסים חשיבות רבה לקובץ הכללים ורוצים לעבור ולתקן אותו. זה חזק. הרגשתי את זה שוב.