Чому ентузіасти розумних окулярів створили AI Coding.Info ~Підсумок тенденцій кодування AI за серпень 2026 року на основі даних~
автор: @kotauchisunsun
Дата випуску: 2026/09/29
Тенденції AI Coding Agent у серпні 2026 року
З липня 2025 року ми працюємо на сайті під назвою AI Coding.Info.
Це сайт, який спостерігає за тенденціями використання, пов’язаними з агентами кодування штучного інтелекту, такими як Claude Code, Codex CLI, Github Copilot і Gemini, 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.
Тенденції минулого місяця
https://ai-coding.info/reports/articles/20260812
Коефіцієнт використання AI Coding Agent становить 13,9%
Рівень використання репозиторію AI Coding Agent становив 13,9%, що на 0,9% більше, ніж минулого разу, коли було 13,0%.
Коефіцієнт використання AI Coding Agent на 1 вересня 2026 року
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01#adoption-rate
Рівень використання AI Coding Agent на 1 серпня 2026 року
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01#adoption-rate
Тенденції використання AI Coding Agent з 1 серпня 2026 року до 1 вересня 2026 року
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#share-trend
Частка AI Coding Agent за продуктами
Частка за продуктами така.
| Рейтинг | Назва продукту | Курс акцій |
|---|---|---|
| 1 місце | Codex CLI | 42,3% |
| 2 місце | Клод Код | 32,0% |
| 3 місце | Агент другого пілота | 14,4% |
| 4 місце | Gemini CLI | 4,9% |
| 5 місце | Курсор | 4,0% |
Курс акцій AI Coding Agent на 01.09.2026
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#agent-share
Курс акцій AI Coding Agent на 01.08.2026
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#agent-share
Статус використання AI Coding Agent за мовами програмування
Мова програмування, в якій найчастіше використовується AI Coding Agent, — «TypeScript», друга — «Rust», третя — «Python», четверта — «Go» і п’ята — «C#».
Рейтинг AI Coding Agent за мовами програмування на 1 вересня 2026 року
https://ai-coding.info/?date=2026-09-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#language-agent-rank
Рейтинг AI Coding Agent за мовами програмування на 2026/8/1
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#language-agent-rank
Щомісячні тенденції кількості сховищ, які використовує AI Coding Agent
Кількість сховищ становила 1940 станом на 1 серпня 2026 року, але зросла до 2069 станом на 1 вересня 2026 року, тобто на 129 сховищ, які використовують AI Coding Agent.
Зміни в кількості репозиторіїв, які використовують AI Coding Agent, з 2026/8/1 до 2026/9/1
https://ai-coding.info/?date=2026-08-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#time-based-bar-chart
Чому ентузіасти розумних окулярів створили AI Coding.Info
Зазвичай я ділюся інформацією про розумні окуляри на своєму YouTube-каналі під назвою «Kotauchi Planning».
Подкаст «Окуляри Міраї Котаучі» також оновлюється щотижня.
Ми також щотижня публікуємо статтю під назвою ``World Smart Glasses News''.
https://note.com/kotauchisunsun/m/mf522aa5d3efd
Чому така людина створила сайт для дослідження тенденцій використання AI Coding Agent? Цього разу я розповім про те, як я почав створювати AI Coding.Info. На перший погляд ніби інше поле, але відправна точка була
«Я хочу спростити розробку програмного забезпечення для розумних окулярів за допомогою потужності ШІ»
Це те, що я відчував. Приблизно в січні 2025 року я розробляв програмне забезпечення для однооких розумних окулярів LILYGO під назвою «T-Glass».
T-Glass оснащено ESP32, і я писав програму для його роботи. У той час я відчував, що особливою проблемою був час, який знадобився для створення та запису фактичного пристрою. Навіть якщо ви трохи змінили програму, вам потрібно було зібрати її, записати на фактичну машину та перевірити роботу. У моєму середовищі розробки весь цей процес вимагав часу, що ускладнювало збільшення кількості проб і помилок. Ось чому я придумав спосіб розмістити механізм JavaScript "QuickJS" поверх ESP32. Уже був прецедент, коли QuickJS було перенесено на ESP32, тому я подумав використати це.
https://qiita.com/binzume/items/f04d3b1b06cd0f7d3111
https://github.com/binzume/esp32quickjs
Ідея полягає в тому, що якщо ви спочатку підготуєте середовище для запуску сценарію, ви зможете змінити поведінку, замінивши код JavaScript.
ESP32 також може підключатися до Wi-Fi. Отже, я написав код на TypeScript, яким я зазвичай користуюся, перевів його на JavaScript і розмістив на файловому сервері. Ми створили потік, у якому, коли ви натискаєте кнопку на T-Glass, код Javascript, розміщений на сервері, отримується через Wi-Fi і виконується за допомогою QuickJS. Мені вдалося запустити сам робочий процес.
Якщо зміни стосуються JavaScript, не потрібно створювати та переписувати всю мікропрограму. Ми прагнули створити середовище розробки, де ми могли б неодноразово перевіряти фактичні пристрої за короткий цикл, використовуючи типи TypeScript.
Нехай ШІ «використовує одну реалізацію як модель»
Однак те, що JavaScript працює, не означає, що ви можете вільно створювати програми для розумних окулярів. Наприклад, щоб працювати з графічним інтерфейсом JavaScript, необхідно реалізувати частину моста, яка з’єднує QuickJS і бібліотеку графічного інтерфейсу мови C. Щоб написати це, мені потрібно було зрозуміти, як працює QuickJS, як використовувати бібліотеки GUI і як передавати значення між JavaScript і C. На той час штучний інтелект ще не був таким розумним, тож я спробував реалізувати його сам, але це вимагало багато знань, і було досить важко поширити подібну обробку на інші функції. Для цього ми використали AI Coding Agent. У той час я використовував Roo Code. Спочатку я написав перехідну частину для однієї функції, використав її як зразок і змусив штучний інтелект розширити подібні реалізації для інших функцій. Замість того, щоб залишати все на плечі штучного інтелекту, ви можете самостійно представити політику реалізації та приклад, а користувач продовжить роботу відповідно. Ця спроба розробки врешті-решт не призвела до завершення всієї концепції. Причина в тому, що Javascript і мова C мають дуже різні базові філософії. Наприклад, використання покажчиків стає перешкодою. Навіть якщо ви перенесете функції LovyanGFX, бібліотеки графічного інтерфейсу, яка зазвичай використовується в серії ESP32, як вони є, вони стануть купою вказівників, тож як вам працювати з ними за допомогою Javascript? стало проблемою. Тому просто перенесення функцій LovyanGFX було важко побачити в Javascript, і я думаю, що потрібен був якийсь рівень абстракції. Проте я відчув великий потенціал у створенні єдиного прикладу реалізації, а потім збільшенні кількості відповідних функцій на його основі. Розробляючи програмне забезпечення самостійно, замість того, щоб писати все самостійно, ви можете збільшити кількість частин, які можна залишити ШІ. З цією метою я переконався, що мені потрібно продовжувати вивчати AI Coding Agent.
«Що мені використовувати», яке змінюється щотижня
З іншого боку, нам також було важко встигати за AI Coding Agent. У той час (на початку 2025 року) агенти кодування штучного інтелекту, які використовувалися як розширення VS Code, такі як Cline і Roo Code, були гарячою темою. Було багато інших варіантів, у тому числі Devin і OpenHands, до яких я брав участь раніше. Інформація про нові інструменти та функції з'являлася одна за одною, і було відчуття, що питання «що мені зараз використовувати» оновлюється щотижня. Я сам шукав інформацію та пробував різні інструменти, але відчував втому продовжувати це робити. Крім того, незважаючи на те, що я мав змогу спробувати популярний інструмент, у мене не було чіткої основи для прийняття рішення щодо того, чому я повинен вибрати його. Це композиція, на яку впливає те, що називається магазином сюрпризів AI. Я хочу вибирати інструменти, які використовую, виходячи не лише з анонсу нових функцій чи їхньої репутації, а й з реальної ситуації. Ми хотіли використовувати первинну інформацію як основу для прийняття рішень, а не лише маркетингову інформацію. Що я помітив, це те
"Які агенти кодування штучного інтелекту входять до загальнодоступних репозиторіїв GitHub?"
Ось що це означає.
Спостерігайте за тенденціями використання в фіксованих точках як основу для власного судження
Потім у липні 2025 року було випущено AI Coding.Info. Ми створили сайт, щоб перевірити, чи існує файл правил, який використовує кожен агент кодування штучного інтелекту, у загальнодоступному сховищі GitHub і записувати результати щодня. Звичайно, цей метод лише визначає, чи знаходиться файл правил у сховищі. Він не вимірює фактичну частоту використання чи якість згенерованого коду, а також не фіксує випадки, коли правила використовуються без файлу правил. Незважаючи на це, якщо ви продовжите спостерігати за тим самим методом, ви зможете побачити зміни, наприклад, які інструменти підтримують більше файлів правил і які мови програмування впроваджуються все частіше. Те, що інструмент часто використовується, не означає, що він найкращий для вас. Однак замість того, щоб просто стежити за інформацією, яка тече одна за одною, я подумав, що можу використовувати зміни, які я бачу в загальнодоступному сховищі, як одну з речей, які допоможуть мені приймати рішення. Крім того,
Я впевнений, що я не єдиний, хто втомився бути в курсі інформації ШІ
Я теж так відчував. Я також відчув, що, опублікувавши дані, які я досліджував для себе, це може бути корисним для інших, які так само плутаються щодо вибору інструменту. AI Coding Agent також використовується для розробки самого AI Coding.Info. Прототип був створений приблизно за два тижні, і з того часу ми продовжували вносити зміни методом проб і помилок. Ми продовжили фіксоване спостереження за тенденціями використання, і з моменту його випуску пройшов близько року. Спочатку я хотів не випробувати кожен новий агент кодування AI, а самостійно розробити програмне забезпечення для розумних окулярів. Для цього я хотів би отримати підтримку від ШІ. Вони також хотіли отримати інформацію, яка б допомогла їм вирішити, який агент кодування AI використовувати. Використовуйте AI для створення програмного забезпечення для розумних окулярів і створіть AI Coding.Info як основу для прийняття рішення, який AI використовувати. Ось чому я, ентузіаст розумних окулярів, почав створювати цей сайт.