Claude Code посідає друге місце за кількістю використовуваних кодуючих агентів AI. Що таке номер 1? ~Підсумок тенденцій кодування штучного інтелекту в липні 2025 року за даними~
AI Coding Agent Тенденції липня
Ми випустили веб-сайт під назвою AI Coding.Info.
Це сайт, який спостерігає за тенденціями використання, пов’язаними з агентами кодування штучного інтелекту, такими як Claude Code, Gemini або Codex, із фіксованої точки на основі інформації зі сховища Github. Щоб визначити використання AI Coding Agent, ми проводимо щоденні опитування за таких умов.
- Топ-100 загальнодоступних сховищ із найбільшою кількістю зірок на Github для 30 мов програмування
- 16 типів кодуючих агентів AI
- Визначається, що використовується AI Coding Agent, лише коли файли правил, які використовуються різними агентами кодування AI, знаходяться в сховищі Github.
Коефіцієнт використання AI Coding Agent становить 2,9%
**Коефіцієнт використання AI Coding Agent становить 2,9%. ** Це відсоток сховищ, які показали докази використання AI Coding Agent, на основі опитування 3000 сховищ. Це, можна сказати, невеликий відсоток від загальної кількості.
https://ai-coding.info/ja/agents
Це пов'язано з кількома факторами. По-перше, це опитування базується на 100 найкращих зірок Github. Отже, чи можна сказати, що статус використання 100 найкращих зірок Github відображає статус використання агентів кодування штучного інтелекту в усьому світі? Є проблема. Крім того, оскільки це базується на публічному сховищі, може виникнути розбіжність із поточною ситуацією використання компаніями. Скоріше це означає статус прийняття OSS. Можна й так сказати. Крім того, як механічна проблема, якщо файли правил, такі як CLAUDE.md і GEMINI.md не існують, неможливо визначити, чи вони використовуються чи ні. Є також проблема. Таким чином, репозиторій, який використовує Claude Code, але не створює файл CLAUDE.md, вважатиметься таким, що не використовує Claude Code.
Частка AI Coding Agent за продуктами
**Найбільш використовуваним продуктом є «Cursor», за ним йде «Claude Code», а третім є «Copilot Agent» (Github Copilot). ** Враховуючи, що Gemini CLI було анонсовано 25 червня, той факт, що він майже місяць займав 4 місце, можна назвати досить поширеним. Однак, з іншого боку, можна сказати, що Gemini CLI має лише близько 1/3 доступних репозиторіїв Cursor.
https://ai-coding.info/ja/agents
Статус використання AI Coding Agent за мовою програмування
Мовою програмування, яку найчастіше використовує AI Coding Agent, є «Typescript», за нею йдуть «Python» і «Rust». Що стосується TypeScript, AI Coding Agent, здається, походить від розширень VS Code, таких як Github Copilot, тому, якщо ви думаєте про це з цієї точки зору, я думаю, що це дещо зрозумілий результат. Крім того, враховуючи, що Python має високу спорідненість із системами машинного навчання, такими як DeepLearning, цей результат може бути не таким дивним. З цього моменту третій Rust став дивовижним результатом. Якщо ви уявите результат цього, Rust — це мова програмування, яка набирає популярності протягом останніх кількох років. Є визнання того, що це може бути тому, що спільнота мов програмування є молодою та хоче дізнатися про нові ініціативи, такі як AI Coding Agent. Можна так сказати.
https://ai-coding.info/ja/languages
Щомісячні тенденції кількості сховищ, які використовує AI Coding Agent
Давайте подивимося на тенденції щодо кількості сховищ (з перекриттям), які використовують AI Coding Agent, у липні 2025 року. **Станом на 1 липня ми підтвердили використання AI Coding у 77 сховищах. Станом на 31 липня кількість зросла до 112 сховищ. Кількість використовуваних сховищ зросла в 1,4 рази. **
Минулого місяця, відколи ми запустили службу, ми додали агенти кодування штучного інтелекту, такі як Trae IDE і Junie, і змінили стандарти використання для Gemini, і ми бачимо, що агенти кодування штучного інтелекту проникають у розробку досить швидкими темпами.
Різниця у використанні AI Coding Agent у мовах програмування
Опитування показало, що існують значні відмінності у рівні використання AI Coding Agent залежно від мови програмування. **Для TypeScript агент кодування штучного інтелекту використовується в 21% усіх репозиторіїв, тоді як для мови Go він становить лише близько 5% від загальної кількості. **
https://ai-coding.info/ja/languages/typescript
https://ai-coding.info/ja/languages/go
Хоча переконливих доказів щодо цього немає, я почув кілька цікавих думок під час інтерв’ю про сервіс. Зміст полягав у тому, що «кодування з використанням генерації AI заборонено в OSS, пов’язаних з інфраструктурою». Є кілька прикладів цього під час збору інформації.
https://www.netbsd.org/developers/commit-guidelines.html
https://wiki.gentoo.org/wiki/Project:Council/AI_policy
https://github.com/qemu/qemu/commit/3d40db0efc22520fa6c399cf73960dced423b048
Це NetBSD'', GentooLinux'' і ``QEMU'', які не є OSS, реалізовані за допомогою мови Go. Однак у областях, близьких до інфраструктури, такої як ОС і віртуальні машини, використання згенерованого ШІ частково заборонено. Kubernetes — відомий OSS для мови Go. Однак немає доказів того, що генеративний штучний інтелект використовується в навколишній екосистемі (пов’язаній з CNCF). У такій інфраструктурі, критично важливих і високопродуктивних областях все ще може бути розумним використовувати генеративний ШІ. Це парадоксально, але можна сказати, що «оскільки мова Go використовується у критично важливих високопродуктивних областях, згенерований код штучного інтелекту не можна використовувати, оскільки ризик невдачі занадто великий. Тому мова Go рідко використовується (особливо у відомих OSS).» Якщо ви подивитеся на репозиторії, які фактично використовують Go, здається, що є дуже мало сховищ, пов’язаних з інфраструктурою. Це про grafana/loki чи cockroachdb?
https://ai-coding.info/ja/languages/go
Підводячи підсумок тому, що було сказано досі, **AI Coding Agent здається популярним, але його фактичне використання, як правило, невелике – 2,9% від загальної кількості. Однак, з іншого боку, відсоток користувачів, які використовують певні мови програмування, такі як TypeScript, стрімко зростає. ** Можна сказати, що це те, про що інша точка зору, яку я згадував раніше.
Які мови програмування сумісні з AI Coding?
У попередньому розділі я говорив про різницю між мовами програмування, які можуть використовувати AI Coding, і тими, які не можуть. Я висунув тут просту гіпотезу.
«Мови програмування з багатьма користувачами, ймовірно, мають багато репозиторіїв, які використовують AI Coding».
Ось що це означає. Тож давайте проаналізуємо дані. Давайте побудуємо графік кількості натискань для певної мови програмування на Github і кількості репозиторіїв, які використовує AI Coding Agent. У репозиторії опубліковані дані щодо кількості pushів за мовами програмування на Github.
https://github.com/github/innovationgraph/tree/main
Це перша гіпотеза, яку я висунув на початку.
«Мови програмування з багатьма користувачами, ймовірно, мають багато репозиторіїв, які використовують AI Coding».
Здається, цю гіпотезу можна відкинути. Існувала негативна кореляція з кількістю облікових записів, перенесених на Gthub у 2024 році. Наведена вище гіпотеза мала на меті показати, що «Насправді рівень використання користувачів AI Coding становить близько 0% незалежно від мови програмування. Однак існують відмінності в кількості використовуваних репозиторіїв залежно від кількості користувачів мови програмування». Але це не так. я це розумію Зараз, навпаки
«Чи часто AI Coding Agent використовується для мов програмування з невеликою кількістю користувачів?»
Виявляється, це не так. Це мова програмування з меншою кількістю користувачів, ніж TypeScript, розділена на Групу I та Групу II на графіку, і немає мови програмування, яка б використовувала AI Coding Agent стільки разів, скільки TypeScript. Це стає. Далі визначимо поняття «коефіцієнт використання AI Coding Agent». Це значення, отримане шляхом ділення «кількості сховищ, які використовує AI Coding Agent», на «кількість облікових записів, переданих на Github у 2024 році». Нанесіть це на вертикальну вісь, а «кількість облікових записів, переданих на Github у 2024 році» на горизонтальну вісь. Потім нанесіть «кількість сховищ, які використовує AI Coding Agent» як розмір кола.
З цього графіка можна побачити дві речі. Одна з них полягає в тому, що кількість сховищ, які використовують агенти кодування штучного інтелекту Rust і Python, майже однакова, але розбивка інша. Рівень використання AI Coding Agent для Python низький. Однак, через велику кількість користувачів мови, існує певна кількість сховищ, що використовуються. З іншого боку, Rust має дуже високий рівень використання AI Coding Agent, але через те, що користувачів мало мов, кількість сховищ використання залишається на певному рівні. По-друге, рівень використання TypeScript AI Coding Agent не такий високий. Коефіцієнт використання TypeScript становить 4,65E-06, коефіцієнт використання Go – 5,00E-06, а коефіцієнт використання Ruby – 4,45E-06. Умовно кажучи, він не змінився ні на 10%. Насправді, між TypeScript, Go і Ruby немає великої різниці в рівні використання. Різниця в кількості використовуваних репозиторіїв може бути просто через різницю в кількості користувачів. Якщо ці факти правильні, кількість користувачів Rust може швидко зрости завдяки AI Coding Agent. ** Це пов’язано з лінгвістичною природою Rust, тому в принципі його можна розширити за допомогою AI Coding Agent. Швидше, це індуктивний висновок на основі спостережених фактів, але Rust і AI Coding Agent, здається, сумісні, оскільки рівень використання Coding Agent є високим. Якщо ви подумаєте про це, Rust — це насправді мова, яка може отримати найбільшу користь від AI Coding Agent, і я маю відчуття, що вона значно розшириться протягом наступного року. Однак наразі кількість репозиторіїв використання кодування штучного інтелекту за мовами програмування, які ми змогли дослідити, становить 100, і з них число використання агента кодування штучного інтелекту становить щонайбільше 20, тому дискусія може стати досить делікатною, якщо кількість використання коливається лише на один або два рази.
думки
Було випущено багато агентів кодування AI. Тільки AI Coding.Info обробляє 16 типів продуктів. Моє повсякденне життя трохи зайняте. Якщо зволікати з надолуженням, ситуація може швидко змінитися. Крім того, навіть коли намагалися надолужити інформацію, джерела часто були упередженими, що ускладнювало отримання точної інформації. Деякий час тому я використовував Cline. Про це багато говорили, але насправді популярним в Японії був RooCode. Однак, як ви бачите з AI Coding.Info, RooCode майже не застосовується на Github. Що стосується Cline, то він входить до 100 найкращих репозиторіїв на Github, тому використовується лише сам по собі та ще в одному сховищі. Крім того, я відчуваю, що останнім часом навколо мене багато говорять про ClaudeCode, як про велику тему. Однак, з іншого боку, Cursor часто використовується в сховищах. Були також упередження залежно від країни, в якій ви перебували, і природної мови, якою зазвичай користуєтеся. Мені потрібне джерело інформації, яке я міг би використати, і водночас був у змозі зробити спокійне судження в собі. Ось чому я створив цей сайт. Перевірте тенденції в кодуванні ШІ та дізнайтеся, які інструменти сумісні з мовою програмування, яку ви використовуєте. Цікаво, які файли правил насправді записані у відомому OSS? Якщо ви зацікавлені в цьому, будь ласка, подивіться.