Waarom liefhebbers van slimme brillen AI Coding hebben gemaakt.Info ~Samenvatting van AI-coderingstrends in augustus 2026 op basis van gegevens~
auteur: @kotauchisunsun
Releasedatum: 2026/09/29
AI Coding Agent-trends in augustus 2026
Sinds juli 2025 exploiteren we een site genaamd AI Coding.Info.
Dit is een site die gebruikstrends met betrekking tot AI-coderingsagenten zoals Claude Code, Codex CLI, Github Copilot en Gemini observeert vanaf een vast punt op basis van informatie in Github-opslagplaatsen. Om het gebruik van AI Coding Agent te bepalen, voeren we dagelijks enquêtes uit onder de volgende omstandigheden.
- Dagelijkse inspectie van 9.000 openbare repositories op Github
- TOP 300 Github-sterren per programmeertaal
- Onderzoek gedaan vanuit 30 soorten programmeertalen
- Richt zich op 16 soorten AI-coderingsagenten
- Alleen wanneer de regelbestanden die door verschillende AI Coding Agents worden gebruikt zich in de Github-repository bevinden, wordt vastgesteld dat AI Coding Agent wordt gebruikt.
Trends van afgelopen maand
https://ai-coding.info/reports/articles/20260812
Het gebruikspercentage van AI-coderingsagenten is 13,9%
De bezettingsgraad van de AI Coding Agent-repository was 13,9%, een stijging van 0,9% ten opzichte van de 13,0% de vorige keer.
Gebruikspercentage van AI Coding Agent op 1 september 2026
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01#adoption-rate
Gebruikspercentage van AI Coding Agent op 1/8/2026
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01#adoption-rate
Trends in het gebruikspercentage van AI Coding Agent van 1 augustus 2026 tot 1 september 2026
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#share-trend
Aandeel van AI-coderingsagent per product
Het aandeel per product is als volgt.
| Ranglijst | Productnaam | Aandeeltarief |
|---|---|---|
| 1e plaats | Codex-CLI | 42,3% |
| 2e plaats | Claude Code | 32,0% |
| 3e plaats | Copilootagent | 14,4% |
| 4e plaats | Tweeling CLI | 4,9% |
| 5e plaats | Cursor | 4,0% |
Aandelenkoers AI Coding Agent op 1-9-2026
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#agent-share
Aandelenkoers AI Coding Agent op 1-8-2026
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#agent-share
AI Coding Agent-gebruiksstatus per programmeertaal
De programmeertaal waarin AI Coding Agent het meest wordt gebruikt is 'TypeScript', de tweede is 'Rust', de derde is 'Python', de vierde is 'Go' en de vijfde is 'C#'.
Ranglijst AI Coding Agent per programmeertaal op 1 september 2026
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#language-agent-rank
Rangschikking van AI Coding Agent per programmeertaal op 1-8-2026
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#language-agent-rank
Maandelijkse trends in het aantal repositories dat door AI Coding Agent wordt gebruikt
Het aantal repository's bedroeg op 1 augustus 2026 1.940, maar is per 1 september 2026 gestegen tot 2.069, een stijging van 129 repository's die gebruik maken van AI Coding Agent.
Veranderingen in het aantal opslagplaatsen dat AI Coding Agent gebruikt van 1/8/2026 tot 1/9/2026
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#time-based-bar-chart
Waarom liefhebbers van slimme brillen AI Coding.Info hebben gemaakt
Meestal deel ik informatie over slimme brillen op mijn YouTube-kanaal genaamd 'Kotauchi Planning'.
De PodCast "Kotauchi's Mirai's Bril" wordt ook elke week bijgewerkt.
We publiceren ook elke week een wekelijks artikel genaamd ``World Smart Glasses News''.
https://note.com/kotauchisunsun/m/mf522aa5d3efd
Waarom heeft zo iemand een site gemaakt om gebruikstrends van AI Coding Agent te onderzoeken? Deze keer zal ik het hebben over hoe ik begon met het maken van AI Coding.Info. Op het eerste gezicht lijkt het een ander vakgebied, maar het uitgangspunt was dat wel
"Ik wil de ontwikkeling van slimme brillensoftware stroomlijnen met de kracht van AI"
Dat is wat ik voelde. Rond januari 2025 was ik software aan het ontwikkelen voor LILYGO's eenogige slimme bril genaamd "T-Glass".
T-Glass is uitgerust met ESP32 en ik was een programma aan het schrijven om daarop te draaien. Destijds had ik het gevoel dat de specifieke uitdaging de tijd was die nodig was om het eigenlijke apparaat te bouwen en ernaar te schrijven. Zelfs als je het programma een beetje veranderde, moest je het bouwen, naar de eigenlijke machine schrijven en de werking controleren. In mijn ontwikkelomgeving kostte dit hele proces tijd, waardoor het moeilijk was om het aantal vallen en opstaan te vergroten. Daarom bedacht ik een manier om de JavaScript-engine "QuickJS" bovenop de ESP32 te plaatsen. Er was al een precedent waarbij QuickJS werd geport naar ESP32, dus ik dacht erover om dat te gebruiken.
https://qiita.com/binzume/items/f04d3b1b06cd0f7d3111
https://github.com/binzume/esp32quickjs
Het idee is dat als u eerst een omgeving voorbereidt om het script uit te voeren, u het gedrag kunt veranderen door de JavaScript-code te vervangen.
ESP32 kan ook verbinding maken met Wi-Fi. Dus schreef ik de code in TypeScript, dat ik meestal gebruik, transpileerde deze naar JavaScript en plaatste deze op de bestandsserver. We hebben een flow gecreëerd waarin wanneer je op een knop op T-Glass drukt, de Javascript-code die op de server is geplaatst, wordt opgehaald via Wi-Fi en wordt uitgevoerd met behulp van QuickJS. Ik kon deze workflow zelf uitvoeren.
Als de wijziging aan de JavaScript-kant ligt, is het niet nodig om de volledige firmware te bouwen en te herschrijven. We streefden naar een ontwikkelomgeving waarin we herhaaldelijk in een korte cyclus daadwerkelijke apparaten konden controleren terwijl we TypeScript-typen gebruikten.
Laat AI “één implementatie als model gebruiken”
Het feit dat JavaScript werkt, betekent echter niet dat u vrijelijk slimme briltoepassingen kunt maken. Om de GUI vanuit JavaScript te kunnen bedienen, is het bijvoorbeeld noodzakelijk om een bridge-onderdeel te implementeren dat QuickJS en de GUI-bibliotheek aan de C-taalzijde verbindt. Om dit te schrijven moest ik begrijpen hoe QuickJS werkt, hoe ik GUI-bibliotheken moest gebruiken en hoe ik waarden tussen JavaScript en C kon doorgeven. In die tijd was AI nog niet zo slim, dus probeerde ik het zelf te implementeren, maar het vereiste veel kennis en het was behoorlijk moeilijk om soortgelijke verwerking uit te breiden naar andere functies. Voor dit doel hebben we AI Coding Agent gebruikt. Ik gebruikte toen Roo Code. Eerst schreef ik een bridge-onderdeel voor één functie, gebruikte dit als voorbeeld en liet de AI soortgelijke implementaties uitbreiden naar andere functies. In plaats van alles aan de AI over te laten, kunt u zelf het implementatiebeleid en het voorbeeld presenteren en de gebruiker dienovereenkomstig laten verder werken. Deze ontwikkelpoging heeft uiteindelijk niet geleid tot de voltooiing van het gehele concept. De reden is dat Javascript en de C-taal zeer verschillende basisfilosofieën hebben. Het gebruik van pointers wordt bijvoorbeeld een barrière. Zelfs als je de functies van LovyanGFX porteert, een GUI-bibliotheek die vaak wordt gebruikt in de ESP32-serie, zoals ze zijn, zullen ze een stel verwijzingen worden, dus hoe moet je ze behandelen met Javascript? is een probleem geworden. Daarom was het overbrengen van de functies van LovyanGFX moeilijk te zien in Javascript, en ik denk dat er een soort abstractielaag nodig was. Ik had echter het gevoel dat er een groot potentieel zat in het kunnen maken van één enkel implementatievoorbeeld en vervolgens het aantal overeenkomstige functies op basis daarvan vergroten. Wanneer u zelf software ontwikkelt, kunt u, in plaats van alles zelf te schrijven, het aantal onderdelen vergroten dat aan AI kan worden overgelaten. Daarom ben ik tot de conclusie gekomen dat ik moet blijven leren over AI Coding Agent.
“Wat moet ik gebruiken” dat elke week verandert
Aan de andere kant vonden we het ook lastig om AI Coding Agent bij te houden. Destijds (begin 2025) waren AI Coding Agents die als uitbreidingen van VS Code werden gebruikt, zoals Cline en Roo Code, een hot topic. Er waren nog een aantal andere opties, waaronder Devin en OpenHands, waaraan ik eerder heb bijgedragen. Informatie over nieuwe tools en functies verscheen de een na de ander, en het voelde alsof de vraag "wat moet ik nu gebruiken" wekelijks werd bijgewerkt. Zelf was ik op zoek naar informatie en probeerde ik verschillende hulpmiddelen uit, maar ik werd het beu om daarmee door te gaan. Ook al kon ik een populair hulpmiddel uitproberen, ik had geen duidelijke beslissingsbasis over waarom ik ervoor zou kiezen. Het is een compositie die wordt beïnvloed door wat een AI-verrassingswinkel wordt genoemd. Ik wil de tools die ik gebruik niet alleen kiezen op basis van de aankondiging van nieuwe functies of hun reputatie, maar ook op basis van de feitelijke situatie. We wilden primaire informatie gebruiken als basis voor het nemen van beslissingen, niet alleen marketinginformatie. Wat mij opviel was dat
"Welke AI-coderingsagenten zijn opgenomen in de openbare opslagplaatsen van GitHub?"
Dat is wat het betekent.
Observeer gebruikstrends op vaste punten als basis voor uw eigen oordeel
Vervolgens werd AI Coding.Info uitgebracht in juli 2025. We hebben een site gemaakt om te controleren of er een regelbestand is dat door elke AI Coding Agent in de openbare repository van GitHub wordt gebruikt en de resultaten elke dag registreren. Uiteraard bepaalt deze methode alleen of het regelbestand zich in de repository bevindt. Het meet niet de werkelijke gebruiksfrequentie of de kwaliteit van de gegenereerde code, en registreert geen gevallen waarin regels worden gebruikt zonder een regelbestand. Toch zul je, als je met dezelfde methode blijft observeren, veranderingen zien, zoals welke tools meer regelbestanden ondersteunen en welke programmeertalen er steeds meer worden geïntroduceerd. Het feit dat een tool vaak wordt gebruikt, betekent niet dat het de beste tool voor u is. Maar in plaats van alleen maar de informatie te volgen die de een na de ander binnenstroomt, dacht ik dat ik de veranderingen die ik in de openbare repository kan zien, kon gebruiken als een van de dingen die mij zullen helpen bij het nemen van beslissingen. Ook,
Ik weet zeker dat ik niet de enige ben die het beu is om AI-informatie bij te houden
Zo voelde ik mij ook. Ik had ook het gevoel dat het publiceren van de gegevens die ik voor mezelf heb onderzocht, nuttig zou kunnen zijn voor anderen die op dezelfde manier in de war zijn over het kiezen van een hulpmiddel. AI Coding Agent wordt ook gebruikt voor de ontwikkeling van AI Coding.Info zelf. Het prototype is in ongeveer twee weken gemaakt en sindsdien zijn we met vallen en opstaan doorgegaan met het aanbrengen van wijzigingen. We zijn doorgegaan met het op een vast punt observeren van gebruikstrends, en er is ongeveer een jaar verstreken sinds de release ervan. Oorspronkelijk wilde ik niet elke nieuwe AI Coding Agent uitproberen, maar zelf efficiënt slimme brilsoftware ontwikkelen. Daarvoor zou ik graag ondersteuning willen krijgen van AI. Ze wilden ook informatie om hen te helpen beslissen welke AI-coderingsagent ze moesten gebruiken. Gebruik AI om software voor slimme brillen te maken en creëer AI Coding.Info als basis om te beslissen welke AI u wilt gebruiken. Daarom ben ik, een liefhebber van slimme brillen, begonnen met het maken van deze site.