AI Coding Agent Тенденції листопада

З липня 2025 року ми працюємо на сайті під назвою AI Coding.Info.

https://ai-coding.info/ja

Це сайт, який спостерігає за тенденціями використання, пов’язаними з агентами кодування штучного інтелекту, такими як Claude Code, Gemini або Codex, з фіксованої точки на основі інформації в сховищах Github. Щоб визначити використання AI Coding Agent, ми проводимо щоденні опитування за таких умов.

• Щоденна перевірка 9000 публічних сховищ на Github
  • ТОП 300 зірок Github за мовою програмування
  • Досліджено 30 типів мов програмування
• Націлено на 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.

Минулі тенденції

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

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

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

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

Коефіцієнт використання AI Coding Agent становить 4,8%

Коефіцієнт використання репозиторію AI ​​Coding Agent наприкінці листопада склав 4,8%, що на 0,6 відсоткового пункту більше, ніж минулого разу, коли він був 4,3%. У звіті за минулий місяць ми пояснили тенденції цього рівня використання.

У попередній статті ми передбачили, що для всіх мов програмування використання AI Coding Agent досягне приблизно 13% Я передбачив. Серед них

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

При підгонці коефіцієнта використання до формули моделі,

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

Значення зараз . Продиференціювавши вихідне рівняння по t, отримаємо

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

Знову диференціюючи по t, отримуємо

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

Це стає. Щоб знайти точку перегину цього, якщо ми розв’яжемо t з лівою стороною = 0, ми отримаємо

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

Це стає. Знаходження нахилу y, коли $t_0$ дорівнює,

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

Попередня формула обчислювала суму на день, тому, щоб перетворити її на місячну суму, помножте на 30. Потім

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

Це стає. Враховуючи це, ми бачимо, що швидкість зростання використання AI Coding Agent різними мовами програмування становить менше ніж приблизно 0,73% на місяць. ** Враховуючи це, рівень використання цього місяця зріс на 0,6%. Це відносно в межах очікуваного діапазону. ** Це означає.

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

Частка AI Coding Agent за продуктами

Частка за продуктами така.

Рейтинг	Назва продукту	Курс акцій
1 місце	Клод Код	28,6 %
2 місце	Агент другого пілота	26,8 %
3 місце	Codex CLI	22,5 %
4 місце	Курсор	11,6 %
5 місце	Gemini CLI	6,5 %

Як і минулого місяця, я відчуваю, що частка Codex CLI поступово зростає. Насправді не було особливих змін щодо Gemini CLI. У мене склалося враження, що ринкова частка Cursor і ClaudeCode значно впала. (Курсор насправді підтримує AGNETS.md, тому важко сказати, чи справді частка ринку зменшується.) Як ви ставитеся до цієї композиції? Однак ClaudeCode не підтримує AGENTS.md. Я думаю, що це служить оплотом для запобігання змінам інструментів (https://qiita.com/kotauchisunsun/items/5e5244fdabf577d7c879). Однак, здається, відтік все ще прогресує. Ось що я думаю. У мене склалося враження, що AGENTS.md, наприклад Codex CLI, з’їдає частку ринку ClaudeCode, тоді як частка ринку Github Copilot навряд чи зменшиться через силу стандарту VSCode. Можливо, тоді як ClaudeCode V.S. AGENTS.md (Codex CLI) змагається за частку ринку, я бачу майбутнє, в якому Github Copilot, який має невеликий витік, займе перше місце за часткою ринку. Це те, що я відчуваю. **

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

Статус використання AI Coding Agent за мовою програмування

Мова програмування, у якій найчастіше використовується AI Coding Agent, — «TypeScript», друга — «Python», а третя — «Rust». Тренд тут майже незмінний. Друга група — це Go, C#, Kotlin і Ruby. У цій сфері рейтинги змінюються вже кілька місяців. Однак цього місяця Go несподівано наздогнав Rust. Є відчуття.

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

Досі я писав, що AI Coding Agent може бути не дуже корисним у Go. Це може бути пов’язано з недостатнім використанням репозиторіїв, пов’язаних із CNCF. Я писав про це раніше, але тепер, коли я дивлюся на це, я думаю, що це все більше і більше використовується в таких сферах інфраструктури.

Наприклад, у helm є впровадження AGENTS.md.

https://github.com/helm/helm

vittess прийняла CLAUDE.md і AGENTS.md.

https://github.com/vitessio/vitess

Останнім часом я часто чую про TiDB у контексті великомасштабної MySQL, і я можу побачити налаштування для AGENTS.md, CLAUDE.md і GithubCopilot.

https://github.com/pingcap/tidb

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

Щомісячні тенденції кількості сховищ, які використовує AI Coding Agent

Станом на 1 грудня загальна кількість використовуваних репозиторіїв AI Coding Agent становила 619. Минулого разу було 511 випадків, тож це збільшення на 108 випадків. Однак я думаю, що це трохи інакше. Є таке визнання

Фактично, у попередньому розділі я писав, що рівень використання AI Coding Agent становив 4,8%. Наразі кількість сховищ також повідомляється в службі, але кількість сховищ, розрахована на основі рівня використання AI Coding Agent, становить 431. Насправді вона відрізняється від 619 вище. ** Це дещо заплутана різниця в правилах агрегації. Думаю, на прикладі можна зрозуміти.

Репозиторій	Клод Код	Github Copilot	Codex CLI
A	×	×	×
B	〇	×	×
C	×	〇	×
D	×	〇	〇

Як згадувалося вище, є чотири сховища від A до D. **A не використовує AI Coding Agent, тому коефіцієнт використання становить 3/4=75%. А кількість агентів кодування штучного інтелекту, які використовуються на основі рівня використання, становить 3. Однак усі складені графіки в цьому розділі враховуються окремо. Таким чином, кількість використовуваних репозиторіїв становить 4 (D — два для GithubCopilot і CodexCLI). ** Під час агрегування на основі рівня використання кількість збільшиться лише на 1, навіть якщо в одному сховищі використовується кілька агентів кодування AI, але з методом агрегування в цьому розділі, якщо використовується кілька агентів кодування AI, кількість збільшиться на кількість агентів кодування AI. Що це означає? Отже, якщо розділити 619, підрахованих у цьому розділі, на 431, підрахованих на основі коефіцієнта використання, ви побачите, що кількість агентів кодування AI, які використовуються на репозиторій, становить 1,50. ** Насправді репозиторії, які використовують **AI Coding Agent, як правило, уже використовують кілька агентів кодування AI. **

думки

Цього разу гібридне використання AI Coding Agent. Я писав про тенденції щодо репозиторіїв, які використовують кілька агентів кодування AI. Я переглядаю дані таким чином раз на місяць, і цього разу я вважаю рух, пов’язаний з Go, огидним. Це був початок. Як я писав у статті, у Go напрочуд мало користувачів AI Coding Agent. Це те, про що я знав, але цього разу у мене склалося враження, що він швидко зростає і наздоганяє Rust. Отже, давайте копнемо трохи глибше. Я подумав. Переглянувши кілька відомих репозиторіїв, я знайшов налаштування для кількох агентів кодування штучного інтелекту, тому мені цікаво, чи існує тенденція до використання кількох агентів кодування штучного інтелекту всерйоз. Це відчуття стало сильнішим. Я вже пояснював AGENTS.md у минулому, але з появою тенденції до загальних файлів правил буде багато випадків, коли кілька файлів правил співіснують, наприклад CLAUDECODE.md і AGENTS.md. Було передбачення. Однак я знав, що це проблема, коли частка AGENTS.md зросла, але приблизно з жовтня він увійшов до топ-3, тож я відчуваю, що це стало присутністю, яку не можна ігнорувати. І коли я фактично підрахував, це виявилося більше, ніж я очікував. Це було моє враження. У цій статті, простіше кажучи, якщо взяти два репозиторії, які використовують AI Coding Agent, буде три файли правил. У цій ситуації їх може бути досить багато. Це було таке відчуття. Якщо ви подумаєте про це, усі надають великого значення файлу правил і хочуть переключитися та стандартизувати його. Це сильно. Я відчув це знову.