Miért hozták létre az okosszemüveg-rajongók a mesterséges intelligencia kódolását.Info ~A 2026 augusztusi AI kódolási trendek összefoglalása adatok alapján
szerző: @kotauchisunsun
Megjelenés dátuma: 2026/09/29
AI Coding Agent trendek 2026 augusztusában
2025 júliusa óta üzemeltetünk egy AI Coding.Info nevű oldalt.
Ez egy olyan webhely, amely az AI kódoló ügynökökhöz, például a Claude Code-hoz, a Codex CLI-hez, a Github Copilothoz és a Geminihez kapcsolódó használati trendeket figyeli meg egy fix pontról a Github adattárakból származó információk alapján. Az AI Coding Agent használatának meghatározásához napi felméréseket végzünk az alábbi feltételek mellett.
- 9000 nyilvános adattár napi ellenőrzése a Githubon
- A TOP 300 Github sztár programozási nyelv szerint
- 30 féle programozási nyelvből kutatott
- 16 féle AI kódoló ügynököt céloz meg
- Csak akkor kerül megállapításra, hogy a különböző mesterséges intelligencia kódoló ügynökök által használt szabályfájlok a Github-tárban vannak, akkor a rendszer meghatározza, hogy az AI Coding Agent használatban van-e.
A múlt hónap trendjei
https://ai-coding.info/reports/articles/20260812
Az AI kódoló ügynök használati aránya 13,9%
Az AI Coding Agent adattár kihasználtsága 13,9% volt, ami 0,9%-os növekedést jelent a legutóbbi 13,0%-hoz képest.
Az AI kódoló ügynök használati aránya 2026. szeptember 1-jén
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01#adoption-rate
AI kódoló ügynök használati aránya 2026/8/1
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01#adoption-rate
Az AI kódoló ügynök használati arányának trendjei 2026. augusztus 1. és 2026. szeptember 1. között
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#share-trend
Az AI kódoló ügynök részesedése termékenként
A termékenkénti részesedés a következő.
| Rangsor | Termék neve | Részvény árfolyam |
|---|---|---|
| 1. hely | Codex CLI | 42,3% |
| 2. hely | Claude Code | 32,0% |
| 3. hely | Másodpilóta ügynök | 14,4% |
| 4. hely | Gemini CLI | 4,9% |
| 5. hely | Kurzor | 4,0% |
AI Coding Agent részesedési aránya 2026.09.01
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#agent-share
AI Coding Agent részesedési aránya 2026.08.01
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#agent-share
AI Coding Agent használati állapota programozási nyelv szerint
Az AI Coding Agent leggyakrabban használt programozási nyelve a "TypeScript", a második a "Rust", a harmadik a "Python", a negyedik a "Go" és az ötödik a "C#".
AI Coding Agent rangsorolása programozási nyelvek szerint 2026. szeptember 1-jén
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#language-agent-rank
AI kódoló ügynök rangsorolása programozási nyelv szerint 2026/8/1
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#language-agent-rank
Az AI Coding Agent által használt adattárak számának havi trendjei
Az adattárak száma 2026. augusztus 1-jén 1940 volt, de 2026. szeptember 1-től 2069-re nőtt, ami 129 adattárral nőtt az AI Coding Agent használatával.
Változások az AI Coding Agentet használó adattárak számában 2026/8/1 és 2026/9/1 között
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#time-based-bar-chart
Miért hozták létre az okosszemüvegek rajongói az AI Coding.Info-t
Általában a "Kotauchi Planning" nevű YouTube-csatornámon osztok meg információkat az okosszemüvegről.
A PodCast "Kotauchi's Mirai's Glasses" is minden héten frissül.
Hetente közzéteszünk egy heti cikket is "World Smart Glasses News" címmel.
https://note.com/kotauchisunsun/m/mf522aa5d3efd
Miért hozott létre egy ilyen személy egy webhelyet az AI Coding Agent használati tendenciáinak vizsgálatára? Ezúttal arról fogok beszélni, hogyan kezdtem el létrehozni az AI Coding.Info-t. Első pillantásra más területnek tűnik, de a kiindulópont az volt
"Szeretném egyszerűsíteni az okosszemüvegek szoftverfejlesztését az AI erejével"
Ezt éreztem. 2025 januárja körül a LILYGO "T-Glass" nevű egyszem okosszemüvegéhez fejlesztettem a szoftvert.
A T-Glass ESP32-vel van felszerelve, és írtam egy programot, hogy futtassam rajta. Akkoriban úgy éreztem, hogy a legnagyobb kihívást az az idő jelenti, amibe a tényleges eszköz felépítése és írása szükséges. Hiába változtattunk egy kicsit a programon, meg kellett építeni, ráírni a tényleges gépre, és ellenőrizni a működést. Az én fejlesztői környezetemben ez az egész folyamat időt vett igénybe, ami megnehezítette a próbálkozások és hibák számának növelését. Ezért gondoltam arra, hogy a "QuickJS" JavaScript motort az ESP32 tetejére helyezzem. Volt már rá példa, hogy a QuickJS-t ESP32-re portolták, ezért arra gondoltam, hogy ezt használom.
https://qiita.com/binzume/items/f04d3b1b06cd0f7d3111
https://github.com/binzume/esp32quickjs
Az ötlet az, hogy ha először előkészít egy környezetet a szkript futtatásához, akkor megváltoztathatja a viselkedést a JavaScript kód lecserélésével.
Az ESP32 Wi-Fi-hez is csatlakozhat. Tehát a kódot TypeScriptben írtam, amit általában használok, átültettem JavaScriptre, és felraktam a fájlszerverre. Létrehoztunk egy folyamatot, amelyben a T-Glass gombjának megnyomásakor a szerveren elhelyezett Javascript kódot a rendszer Wi-Fi-n keresztül lekéri, és QuickJS segítségével végrehajtja. Ezt a munkafolyamatot magát tudtam futtatni.
Ha a változtatás a JavaScript oldalon történik, akkor nincs szükség a teljes firmware felépítésére és átírására. Olyan fejlesztői környezetre törekedtünk, ahol a TypeScript típusok használata mellett rövid cikluson belül ismételten ellenőrizni tudjuk a tényleges eszközöket.
Hagyja, hogy az AI „egy implementációt használjon modellként”
Az azonban, hogy a JavaScript működik, még nem jelenti azt, hogy szabadon hozhat létre okosszemüveg-alkalmazásokat. Például ahhoz, hogy a grafikus felhasználói felületet JavaScriptből üzemeltethessük, egy hídrészt kell megvalósítani, amely összeköti a QuickJS-t és a C nyelvi oldali grafikus felhasználói felület könyvtárát. Ennek megírásához meg kellett értenem, hogyan működik a QuickJS, hogyan kell használni a GUI-könyvtárakat, és hogyan lehet értékeket átadni a JavaScript és a C között. Akkoriban az AI még nem volt annyira okos, így magam is megpróbáltam implementálni, de nagy tudást igényelt, és elég nehéz volt a hasonló feldolgozást más funkciókra is kiterjeszteni. Erre a célra AI kódoló ügynököt használtunk. Akkoriban Roo Code-ot használtam. Először egy hídrészt írtam egy funkcióhoz, mintaként használtam, és az AI kiterjesztette a hasonló megvalósításokat más funkciókra. Ahelyett, hogy mindent az AI-ra hagyna, maga is bemutathatja a megvalósítási szabályzatot és a példát, és a felhasználó ennek megfelelően folytathatja a munkát. Ez a fejlesztési kísérlet végül nem vezetett a teljes koncepció elkészüléséhez. Ennek az az oka, hogy a Javascript és a C nyelv alapvető filozófiája nagyon eltérő. Például a mutatók használata akadályt jelent. Még ha portolja is a LovyanGFX, az ESP32 sorozatban általánosan használt GUI-könyvtár funkcióit, úgy, ahogy vannak, egy csomó mutató lesz belőlük, tehát hogyan kezelje őket a Javascript segítségével? kérdéssé vált. Emiatt a LovyanGFX funkcióinak áthelyezése nehéz volt a Javascriptben, és úgy gondolom, hogy szükség volt valamiféle absztrakciós rétegre. Úgy éreztem azonban, hogy nagy lehetőségek rejlenek abban, hogy egyetlen megvalósítási példát tudjunk létrehozni, majd az alapján növeljük a megfelelő függvények számát. Ha saját kezűleg fejleszt szoftvert, ahelyett, hogy mindent saját maga írna meg, növelheti az AI-ra hagyható részek számát. Ebből a célból arra jutottam, hogy tovább kell tanulnom az AI Coding Agentről.
„Mit használjak”, amely hetente változik
Másrészt azt is nehéznek találtuk, hogy lépést tartsunk az AI Coding Agenttel. Abban az időben (2025 elején) a VS Code kiterjesztéseként használt mesterséges intelligencia kódoló ügynökök, mint például a Cline és a Roo Code forró téma volt. Számos más lehetőség is volt, köztük a Devin és az OpenHands, amelyekhez korábban hozzájárultam. Egymás után jelentek meg az új eszközökről és funkciókról szóló információk, és mintha hetente frissült volna a "mit használjak most" kérdés. Jómagam információkat kergettem és különféle eszközöket próbálgattam, de fáradtnak éreztem, hogy ezt tegyem. Továbbá, bár kipróbálhattam egy népszerű eszközt, nem volt egyértelmű döntési alapom, hogy miért válasszam azt. Ez egy olyan kompozíció, amelyet az úgynevezett mesterséges intelligencia-meglepetés boltja befolyásol. Az általam használt eszközöket nem csak az újdonságok bejelentése vagy hírneve alapján szeretném kiválasztani, hanem a tényleges helyzet alapján is. Az elsődleges információkat szerettük volna felhasználni a döntéshozatal alapjául, nem csak a marketinginformációkat. Amit észrevettem, az az
"Mely AI kódoló ügynökök szerepelnek a GitHub nyilvános adattáraiban?"
Ez azt jelenti.
Figyelje meg a használati trendeket meghatározott pontokon saját megítélésének alapjaként
Aztán az AI Coding.Info 2025 júliusában megjelent. Létrehoztunk egy webhelyet annak ellenőrzésére, hogy van-e szabályfájl, amelyet minden mesterséges intelligencia kódoló ügynök használ a GitHub nyilvános adattárában, és minden nap rögzítjük az eredményeket. Természetesen ez a módszer csak azt határozza meg, hogy a szabályfájl a lerakatban található-e. Nem méri a tényleges használat gyakoriságát vagy a generált kód minőségét, és nem rögzíti azokat az eseteket sem, amikor szabályokat szabályfájl nélkül használnak. Ennek ellenére, ha továbbra is ugyanazt a módszert használja, láthatja a változásokat, például, hogy mely eszközök támogatnak több szabályfájlt, és mely programozási nyelveket vezetik be egyre gyakrabban. Csak azért, mert egy eszközt gyakran használnak, még nem jelenti azt, hogy az a legjobb eszköz az Ön számára. Ahelyett azonban, hogy csak követném az egymás után áramló információkat, arra gondoltam, hogy a nyilvános adattárban látható változásokat felhasználhatnám a döntések meghozatalában. Is,
Biztos vagyok benne, hogy nem én vagyok az egyetlen, aki belefáradt abba, hogy lépést tartson az AI-információkkal
én is így éreztem. Azt is éreztem, hogy a magam számára kutatott adatok közzététele hasznos lehet mások számára, akik hasonlóképpen tanácstalanok az eszköz kiválasztásával kapcsolatban. Az AI Coding Agent magának az AI Coding.Infonak a fejlesztéséhez is használható. Körülbelül két hét alatt készült el a prototípus, azóta próbálkozás és hiba útján folytatjuk a módosításokat. Folytattuk a használati trendek fixpontos megfigyelését, és körülbelül egy év telt el a megjelenés óta. Eredetileg nem minden új mesterséges intelligencia kódoló ügynök kipróbálása volt a célom, hanem az okosszemüveg szoftver hatékony fejlesztése volt egyedül. Ehhez szeretnék támogatást kapni az AI-tól. Olyan információkat is szerettek volna, amelyek segítenek eldönteni, hogy melyik AI kódoló ügynököt használják. Használja a mesterséges intelligenciát az intelligens szemüvegek szoftverének létrehozásához, és hozzon létre AI Coding.Info-t annak eldöntéséhez, hogy melyik MI-t használja. Ezért kezdtem el létrehozni ezt az oldalt én, az okosszemüveg rajongó.