AI Coding Agent tendințe din noiembrie

Operăm un site numit AI Coding.Info din iulie 2025.

https://ai-coding.info/ja

Acesta este un site care observă tendințele de utilizare legate de agenții de codare AI, cum ar fi Claude Code, Gemini sau Codex, dintr-un punct fix din informațiile din depozitele Github. Pentru a determina utilizarea Agentului de codare AI, efectuăm sondaje zilnice în următoarele condiții.

• Inspecție zilnică a 9.000 de depozite publice pe Github
  • TOP 300 de stele Github după limbajul de programare
  • Cercetat din 30 de tipuri de limbaje de programare
• Vizează 16 tipuri de agenți de codare AI
• Numai atunci când fișierele de reguli utilizate de diferiți agenți de codare AI sunt în depozitul Github, se stabilește că este utilizat agentul de codare AI.

Tendințe din trecut

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

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

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

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

Rata de utilizare a agentului de codare AI este de 4,8%

Rata de utilizare a depozitului AI Coding Agent la sfârșitul lunii noiembrie a fost de 4,8%, o creștere de 0,6 puncte procentuale față de 4,3% data trecută. În raportul de luna trecută, am explicat tendințele acestei rate de utilizare.

În articolul anterior, am prezis că, pentru toate limbajele de programare, utilizarea agentului de codare AI va atinge un nivel de aproximativ 13% am prezis. Printre ei,

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

La ajustarea ratei de utilizare cu formula model,

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

Valoarea este acum. Diferențiând ecuația originală în raport cu t, obținem

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

Diferențiând din nou față de t, obținem

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

Devine. Pentru a găsi punctul de inflexiune al acestuia, dacă rezolvăm pentru t cu partea stângă = 0, obținem

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

Devine. Găsirea pantei lui y când $t_0$ este,

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

Formula anterioară a calculat suma pe zi, așa că pentru a o converti într-o sumă lunară, înmulțiți cu 30. Apoi

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

Devine. Având în vedere acest lucru, putem vedea că rata de creștere a utilizării Agentului de codare AI în limbajele de programare este mai mică de aproximativ 0,73% pe lună. ** Având în vedere acest lucru, rata de utilizare a crescut cu 0,6% luna aceasta. Acest lucru este relativ în intervalul așteptat. ** Asta înseamnă.

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

Cota agentului de codare AI în funcție de produs

Ponderea pe produs este următoarea.

Clasament	Numele produsului	Rata acțiunii
locul I	Claude Cod	28,6 %
locul 2	Agent copilot	26,8 %
locul 3	Codex CLI	22,5 %
locul 4	Cursor	11,6 %
locul 5	Gemeni CLI	6,5 %

Așa cum a fost cazul luna trecută, simt că ponderea Codex CLI crește treptat. De fapt, nu au existat prea multe schimbări în ceea ce privește Gemini CLI. Am impresia că cota de piață a Cursor și ClaudeCode a scăzut semnificativ. (Cursorul suportă de fapt AGNETS.md, așa că este greu de spus dacă cota de piață este într-adevăr în scădere.) Cum vedeți această compoziție? Totuși, ClaudeCode nu acceptă AGENTS.md. Cred că acesta servește ca un bastion pentru a preveni schimbările de scule (https://qiita.com/kotauchisunsun/items/5e5244fdabf577d7c879). Cu toate acestea, se pare că ieșirea continuă să progreseze. Asta cred eu. Am impresia că AGENTS.md, precum Codex CLI, mănâncă cota de piață a lui ClaudeCode, în timp ce cota de piață a lui Github Copilot este puțin probabil să scadă din cauza puterii standardului VSCode. Poate, în timp ce ClaudeCode V.S. AGENTS.md (Codex CLI) concurează pentru cota de piață, văd un viitor în care Github Copilot, care are puține scurgeri, va ocupa primul loc în cota de piață. Asta simt eu. **

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

Starea de utilizare a agentului de codare AI în funcție de limbajul de programare

Limbajul de programare în care AI Coding Agent este folosit cel mai mult este „TypeScript”, al doilea este „Python”, iar al treilea este „Rugină”. Tendința aici rămâne aproape neschimbată. Al doilea grup este Go, C#, Kotlin și Ruby. În acest domeniu, clasamentele se schimbă de câteva luni. Cu toate acestea, luna aceasta, Go l-a prins surprinzător din urmă pe Rust. Există un sentiment.

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

Până acum, am scris că AI Coding Agent poate să nu fie foarte util în Go. Acest lucru se poate datora lipsei de utilizare a depozitelor legate de CNCF. Am mai scris despre asta, dar acum că mă uit la el, cred că se folosește din ce în ce mai mult în astfel de domenii de infrastructură.

De exemplu, la cârmă există o adoptare a AGENTS.md.

https://github.com/helm/helm

vittess a adoptat CLAUDE.md și AGENTS.md.

https://github.com/vitessio/vitess

Recent, aud adesea despre TiDB în contextul MySQL la scară largă și pot vedea setările pentru AGENTS.md, CLAUDE.md și GithubCopilot.

https://github.com/pingcap/tidb

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

Tendințele lunare ale numărului de depozite utilizate de AI Coding Agent

Începând cu 1 decembrie, numărul total de depozite AI Coding Agent utilizate a fost de 619. Ultima dată au fost 511 cazuri, deci aceasta este o creștere de 108 cazuri. Cu toate acestea, cred că este puțin diferit. Există o recunoaștere că

De fapt, în capitolul anterior, am scris că rata de utilizare a AI Coding Agent a fost de 4,8%. În acest moment, numărul de depozite este raportat și în cadrul serviciului, dar numărul de depozite calculat pe baza ratei de utilizare a AI Coding Agent este 431. De fapt, este diferit de 619 de mai sus. ** Aceasta este o diferență ușor confuză în regulile de agregare. Cred că poți înțelege dând un exemplu.

Depozitul	Claude Cod	Github Copilot	Codex CLI
A	×	×	×
B	〇	×	×
C	×	〇	×
D	×	〇	〇

După cum sa menționat mai sus, există patru depozite de la A la D. **A nu utilizează AI Coding Agent, deci rata de utilizare este de 3/4=75%. Și numărul de agenți de codare AI utilizați pe baza ratei de utilizare este de 3. Cu toate acestea, toate graficele stivuite din această secțiune sunt numărate separat. Prin urmare, numărul de depozite utilizate este 4 (D este două pentru GithubCopilot și CodexCLI). ** La agregarea pe baza ratei de utilizare, numărul va crește doar cu 1, chiar dacă într-un singur depozit sunt utilizați mai mulți agenți de codare AI, dar cu metoda de agregare din această secțiune, dacă sunt utilizați mai mulți agenți de codare AI, numărul va crește cu numărul de agenți de codare AI. Ce înseamnă acest lucru? Deci, dacă împărțiți cei 619 numărați în această secțiune la cei 431 numărați pe baza ratei de utilizare, veți descoperi că numărul de agenți de codare AI utilizați per depozit este de 1,50. ** De fapt, depozitele care folosesc **AI Coding Agent tind să folosească deja mai mulți AI Coding Agents. **

gânduri

De data aceasta, utilizarea hibridă a agentului de codare AI. Am scris despre tendințele privind depozitele care folosesc mai mulți agenți de codare AI. Revizuiesc astfel datele o dată pe lună, iar de data aceasta mișcarea legată de Go mi se pare dezgustătoare. Acesta a fost începutul. După cum am scris în articol, Go are surprinzător de puțini utilizatori de agent de codare AI. De asta eram conștient, dar de data aceasta, am avut impresia că crește rapid și ajunge din urmă cu Rust. Deci, hai să săpăm puțin mai adânc. m-am gândit. După ce am căutat în mai multe depozite celebre, am găsit setări pentru mai mulți agenți de codare AI, așa că mă întreb dacă există o tendință de a folosi mai mulți agenți de codare AI în mod serios. Acest sentiment a devenit mai puternic. Am explicat AGENTS.md în trecut, dar pe măsură ce apare tendința către fișierele cu reguli comune, vor exista multe cazuri în care coexistă mai multe fișiere cu reguli, cum ar fi CLAUDECODE.md și AGENTS.md. A existat o predicție. Cu toate acestea, eram conștient că aceasta a fost o problemă când a crescut cota AGENTS.md, dar din jurul lunii octombrie a fost trecut în top 3, așa că simt că a devenit o prezență care nu poate fi ignorată. Și când am calculat-o de fapt, s-a dovedit a fi mai mult decât mă așteptam. Asta a fost impresia mea. În acest articol, pentru a spune simplu, dacă scoateți două depozite care folosesc AI Coding Agent, vor exista trei fișiere de reguli. În această situație, pot fi destul de multe. Se simțea așa. Când te gândești la asta, toată lumea acordă o mare importanță fișierului cu reguli și dorește să-l schimbe și să-l standardizeze. Asta e tare. Am simțit asta din nou.