Xu hướng AI Coding Agent trong tháng 8 năm 2026

Chúng tôi đã vận hành một trang web có tên AI Coding.Info kể từ tháng 7 năm 2025.

https://ai-coding.info/

https://x.com/AICodingInfo

Đây là trang web quan sát xu hướng sử dụng liên quan đến AI Coding Agent như Claude Code, Codex CLI, Github Copilot và Gemini từ một điểm cố định dựa trên thông tin từ kho Github. Để xác định việc sử dụng Tác nhân mã hóa AI, chúng tôi tiến hành khảo sát hàng ngày theo các điều kiện sau.

• Kiểm tra hàng ngày 9.000 kho lưu trữ công khai trên Github
  • TOP 300 sao Github theo ngôn ngữ lập trình
  • Nghiên cứu từ 30 loại ngôn ngữ lập trình
• Nhắm mục tiêu 16 loại Tác nhân mã hóa AI
• Chỉ khi các tệp quy tắc được sử dụng bởi nhiều Tác nhân mã hóa AI khác nhau nằm trong kho Github thì người ta mới xác định rằng Tác nhân mã hóa AI đang được sử dụng.

Xu hướng của tháng trước

https://ai-coding.info/reports/articles/20260812

Tỷ lệ sử dụng Tác nhân mã hóa AI là 13,9%

Tỷ lệ sử dụng kho lưu trữ của AI Coding Agent là 13,9%, tăng 0,9% so với 13,0% lần trước.

Tỷ lệ sử dụng AI Coding Agent vào ngày 1 tháng 9 năm 2026

https://ai-coding.info/?date=2026-09-01#adoption-rate

Tỷ lệ sử dụng Tác nhân mã hóa AI vào ngày 1/8/2026

https://ai-coding.info/?date=2026-08-01#adoption-rate

Xu hướng tỷ lệ sử dụng Tác nhân mã hóa AI từ ngày 1 tháng 8 năm 2026 đến ngày 1 tháng 9 năm 2026

https://ai-coding.info/?date=2026-09-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#share-trend

Tỷ trọng của AI Coding Agent theo sản phẩm

Tỷ lệ chia theo sản phẩm như sau.

Xếp hạng	Tên sản phẩm	Tỷ lệ chia sẻ
Vị trí số 1	Codex CLI	42,3%
Vị trí thứ 2	Mã Claude	32,0%
Vị trí thứ 3	Đại lý phi công phụ	14,4%
Vị trí thứ 4	Song Tử CLI	4,9%
Vị trí thứ 5	Con trỏ	4,0%

Tỷ lệ chia sẻ AI Coding Agent vào ngày 1/9/2026

https://ai-coding.info/?date=2026-09-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#agent-share

Tỷ lệ chia sẻ AI Coding Agent ngày 1/8/2026

https://ai-coding.info/?date=2026-08-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#agent-share

Trạng thái sử dụng AI Coding Agent theo ngôn ngữ lập trình

Ngôn ngữ lập trình mà AI Coding Agent được sử dụng nhiều nhất là "TypeScript", thứ hai là "Rust", thứ ba là "Python", thứ tư là "Go" và thứ năm là "C#".

Xếp hạng AI Coding Agent theo ngôn ngữ lập trình vào ngày 1 tháng 9 năm 2026

https://ai-coding.info/?date=2026-09-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#language-agent-rank

Xếp hạng AI Coding Agent theo ngôn ngữ lập trình vào ngày 1/8/2026

https://ai-coding.info/?date=2026-08-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#language-agent-rank

Xu hướng hàng tháng về số lượng kho lưu trữ được AI Coding Agent sử dụng

Số lượng kho lưu trữ là 1.940 tính đến ngày 1 tháng 8 năm 2026, nhưng đã tăng lên 2.069 tính đến ngày 1 tháng 9 năm 2026, tăng 129 kho lưu trữ sử dụng AI Coding Agent.

Thay đổi số lượng kho sử dụng AI Coding Agent từ 2026/8/1 đến 2026/9/1

https://ai-coding.info/?date=2026-08-01&since=2026-08-01&until=2026-09-01#time-based-bar-chart

Tại sao những người đam mê kính thông minh lại tạo ra AI Coding.Info

Tôi thường chia sẻ thông tin về kính thông minh trên kênh YouTube của mình có tên "Kotauchi Planning".

PodCast "Kotauchi's Mirai's Glasses" cũng được cập nhật hàng tuần.

Chúng tôi cũng xuất bản một bài báo hàng tuần có tên `` Tin tức về kính thông minh thế giới '' được lưu ý hàng tuần.

https://note.com/kotauchisunsun/m/mf522aa5d3efd

Tại sao một người như vậy lại tạo một trang web để điều tra xu hướng sử dụng AI Coding Agent? Lần này, tôi sẽ nói về cách tôi bắt đầu tạo AI Coding.Info. Thoạt nhìn có vẻ như là một lĩnh vực khác, nhưng điểm khởi đầu là

"Tôi muốn hợp lý hóa việc phát triển phần mềm kính thông minh với sức mạnh của AI"

Đó là những gì tôi cảm thấy. Vào khoảng tháng 1 năm 2025, tôi đang phát triển phần mềm cho kính thông minh một mắt của LILYGO có tên là "T-Glass".

https://lilygo.cc/en-us/products/t-glass?srsltid=AU7gw4XgotoH4vefMbaIJ2h-Dh_H2rpU7hA9gPZIRJlahChX_sDPicCt

T-Glass được trang bị ESP32 và tôi đang viết chương trình để chạy trên nó. Vào thời điểm đó, tôi cảm thấy thách thức cụ thể là thời gian cần thiết để xây dựng và ghi vào thiết bị thực tế. Ngay cả khi bạn thay đổi chương trình một chút, bạn vẫn phải xây dựng nó, ghi nó vào máy thực tế và kiểm tra hoạt động. Trong môi trường phát triển của tôi, toàn bộ quá trình này mất thời gian, gây khó khăn cho việc tăng số lần thử và sai. Đó là lý do tại sao tôi nghĩ ra cách đưa công cụ JavaScript "QuickJS" lên trên ESP32. Đã có trường hợp trước đó trong đó QuickJS được chuyển sang ESP32, vì vậy tôi đã nghĩ đến việc sử dụng nó.

https://qiita.com/binzume/items/f04d3b1b06cd0f7d3111

https://github.com/binzume/esp32quickjs

Ý tưởng là nếu trước tiên bạn chuẩn bị một môi trường để chạy tập lệnh thì bạn có thể thay đổi hành vi bằng cách thay thế mã JavaScript.

ESP32 cũng có thể kết nối với Wi-Fi. Vì vậy, tôi đã viết mã bằng TypeScript mà tôi thường sử dụng, dịch nó sang JavaScript và đặt nó trên máy chủ tệp. Chúng tôi đã tạo một quy trình trong đó khi bạn nhấn nút trên T-Glass, mã Javascript đặt trên máy chủ sẽ được truy xuất qua Wi-Fi và được thực thi bằng QuickJS. Tôi đã có thể tự chạy quy trình công việc này.

Nếu thay đổi ở phía JavaScript thì không cần phải xây dựng và viết lại toàn bộ chương trình cơ sở. Chúng tôi đang hướng tới một môi trường phát triển nơi chúng tôi có thể kiểm tra liên tục trên các thiết bị thực tế trong một chu kỳ ngắn trong khi sử dụng các loại TypeScript.

Hãy để AI “sử dụng một cách triển khai làm hình mẫu”

Tuy nhiên, chỉ vì JavaScript hoạt động không có nghĩa là bạn có thể thoải mái tạo các ứng dụng kính thông minh. Ví dụ: để vận hành GUI từ JavaScript, cần phải triển khai phần cầu nối kết nối QuickJS và thư viện GUI phía ngôn ngữ C. Để viết bài này, tôi phải hiểu cách QuickJS hoạt động, cách sử dụng thư viện GUI và cách chuyển các giá trị giữa JavaScript và C. Lúc đó AI chưa thông minh đến thế nên tôi đã thử tự mình triển khai nhưng nó đòi hỏi rất nhiều kiến thức và khá khó để mở rộng khả năng xử lý tương tự sang các chức năng khác. Với mục đích này, chúng tôi đã sử dụng Tác nhân mã hóa AI. Lúc đó tôi đang sử dụng Roo Code. Đầu tiên, tôi viết phần cầu nối cho một chức năng, sử dụng nó làm mẫu và yêu cầu AI mở rộng cách triển khai tương tự cho các chức năng khác. Thay vì để mọi thứ cho AI, bạn có thể tự mình trình bày chính sách triển khai và làm ví dụ, đồng thời yêu cầu người dùng tiến hành công việc tương ứng. Nỗ lực phát triển này cuối cùng đã không dẫn đến việc hoàn thành toàn bộ ý tưởng. Lý do là vì Javascript và ngôn ngữ C có triết lý cơ bản rất khác nhau. Ví dụ, việc sử dụng con trỏ trở thành một rào cản. Ngay cả khi bạn chuyển các chức năng của LovyanGFX, một thư viện GUI thường được sử dụng trong dòng ESP32, thì chúng sẽ trở thành một đống con trỏ, vậy bạn nên xử lý chúng bằng Javascript như thế nào? đã trở thành một vấn đề Do đó, việc chuyển các chức năng của LovyanGFX là khó thấy trong Javascript và tôi nghĩ cần có một số loại lớp trừu tượng. Tuy nhiên, tôi cảm thấy có tiềm năng lớn trong việc có thể tạo một ví dụ triển khai duy nhất và sau đó tăng số lượng hàm tương ứng dựa trên nó. Khi tự mình phát triển phần mềm, thay vì tự viết mọi thứ, bạn có thể tăng số lượng phần có thể để lại cho AI. Để đạt được mục tiêu đó, tôi tin rằng mình cần tiếp tục tìm hiểu về Tác nhân mã hóa AI.

“Tôi nên sử dụng cái gì” thay đổi hàng tuần

Mặt khác, chúng tôi cũng gặp khó khăn trong việc theo kịp AI Coding Agent. Vào thời điểm đó (đầu năm 2025), các Tác nhân mã hóa AI được sử dụng làm phần mở rộng của VS Code, chẳng hạn như Cline và Roo Code, là một chủ đề nóng. Có nhiều lựa chọn khác, bao gồm Devin và OpenHands mà trước đây tôi đã đóng góp. Thông tin về các công cụ và chức năng mới lần lượt xuất hiện và có vẻ như câu hỏi "tôi nên sử dụng cái gì ngay bây giờ" đang được cập nhật hàng tuần. Bản thân tôi đang theo đuổi thông tin và thử nhiều công cụ khác nhau, nhưng tôi cảm thấy mệt mỏi khi tiếp tục làm như vậy. Ngoài ra, mặc dù tôi đã có thể dùng thử một công cụ phổ biến nhưng tôi vẫn không có cơ sở quyết định rõ ràng về lý do tại sao mình nên chọn nó. Nó là một tác phẩm đang bị ảnh hưởng bởi cái được gọi là cửa hàng bất ngờ AI. Tôi muốn chọn những công cụ tôi sử dụng không chỉ dựa trên việc công bố các tính năng mới hoặc danh tiếng của chúng mà còn dựa trên tình hình thực tế. Chúng tôi muốn sử dụng thông tin sơ cấp làm cơ sở để đưa ra quyết định chứ không chỉ thông tin tiếp thị. Điều tôi nhận thấy là

"Tác nhân mã hóa AI nào được đưa vào kho công khai của GitHub?"

Đó là ý nghĩa của nó.

Quan sát xu hướng sử dụng tại các điểm cố định để làm cơ sở cho nhận định của riêng bạn

Sau đó, AI Coding.Info được phát hành vào tháng 7 năm 2025. Chúng tôi đã tạo một trang web để kiểm tra xem có tệp quy tắc nào được mỗi Tác nhân mã hóa AI sử dụng trong kho lưu trữ công khai GitHub hay không và ghi lại kết quả hàng ngày. Tất nhiên, phương pháp này chỉ xác định xem tệp quy tắc có nằm trong kho hay không. Nó không đo lường tần suất sử dụng thực tế hoặc chất lượng của mã được tạo và không nắm bắt được các trường hợp sử dụng quy tắc mà không có tệp quy tắc. Mặc dù vậy, nếu tiếp tục quan sát bằng cách sử dụng cùng một phương pháp, bạn sẽ có thể thấy những thay đổi như công cụ nào đang hỗ trợ nhiều tệp quy tắc hơn và ngôn ngữ lập trình nào đang được giới thiệu ngày càng nhiều. Chỉ vì một công cụ được sử dụng thường xuyên không có nghĩa là công cụ đó là công cụ tốt nhất cho bạn. Tuy nhiên, thay vì chỉ theo dõi các thông tin đang chảy nối tiếp nhau, tôi nghĩ rằng tôi có thể sử dụng những thay đổi mà tôi có thể thấy trong kho lưu trữ công cộng như một trong những điều sẽ giúp tôi đưa ra quyết định. Cũng,

Tôi chắc chắn mình không phải là người duy nhất cảm thấy mệt mỏi khi phải cập nhật thông tin về AI

Tôi cũng cảm thấy như vậy. Tôi cũng cảm thấy rằng bằng cách xuất bản dữ liệu mà tôi đã tự nghiên cứu, nó có thể hữu ích cho những người khác cũng đang bối rối tương tự về việc chọn một công cụ. 　AI Coding Agent cũng được sử dụng để phát triển AI Coding.Info. Nguyên mẫu được tạo ra trong khoảng hai tuần và kể từ đó chúng tôi tiếp tục thực hiện các sửa đổi thông qua thử và sai. Chúng tôi tiếp tục quan sát điểm cố định về xu hướng sử dụng và khoảng một năm đã trôi qua kể từ khi phát hành. Ban đầu, điều tôi muốn làm không phải là thử mọi Tác nhân mã hóa AI mới mà là tự mình phát triển phần mềm kính thông minh một cách hiệu quả. Vì mục đích đó, tôi mong muốn nhận được sự hỗ trợ từ AI. Họ cũng muốn có thông tin giúp họ quyết định nên sử dụng Tác nhân mã hóa AI nào. Sử dụng AI để tạo phần mềm cho kính thông minh và tạo AI Coding.Info làm cơ sở quyết định nên sử dụng AI nào. Đây là lý do tại sao tôi, một người đam mê kính thông minh, bắt đầu tạo trang web này.