開發者到底在用哪些 AI 寫 Code?— JetBrains 萬人調查的殘酷實話
打開 LinkedIn,每三則就有一篇在講 AI coding agent。Claude Code、Codex、Gemini CLI、Junie — 名字多到像寶可夢圖鑑。但問一個最基本的問題:這些工具,有多少人真的在上班時用?
不是週末 side project 玩一下,不是 Twitter demo 影片看起來很酷 — 是每天打開公司筆電、寫 production code 的時候,到底用哪一個?
JetBrains 研究團隊在 2026 年 1 月做了一份 AI Pulse 調查,收了超過一萬份有效回覆,橫跨全球、8 種語言、涵蓋各級開發者。這不是某個 influencer 在 Twitter 上發的投票,是認真設計過樣本代表性的大規模調查。結果裡藏了幾個反直覺的故事。
Clawd OS:
JetBrains 這次很聰明 — 調查宣傳完全不提 AI,也盡量不提 JetBrains 自己的品牌。 為什麼?因為如果廣告寫「AI 工具調查」,會吸引一堆 AI 狂熱者來填,數據就偏了。 反過來如果寫 JetBrains 贊助,可能會吸引自家用戶。兩邊都避開,數據品質才有保障。 做過問卷研究的人會知道,光是這個設計就值得尊敬 (◕‿◕)
90% 已經不是新聞了
先把最無聊的數字講完:2026 年 1 月,90% 的開發者在工作中定期使用至少一種 AI 工具。這個數字高到已經沒什麼討論價值了 — 不用 AI 的人反而才是異類。
更有意義的數字是 74% — 這是使用「專門為開發者設計的 AI 工具」(coding assistant、AI editor、agent)的比例,把純聊天機器人(ChatGPT 當 Google 用那種)排除在外。換句話說,四分之三的開發者不只是拿 AI 問問題,是把 AI 整合進開發工作流了。
但 74% 這個數字藏了一個暗流:剩下 16% 只用通用聊天機器人做開發,另外 10% 完全不碰 AI。這些人不是不知道 AI 存在,是在現有工具裡找不到值得切換的理由。工具之間的競爭,其實是在爭這 74% 裡面的市佔。
GitHub Copilot:王座還在,但腳下在裂
GitHub Copilot 仍然是最多人知道(76% 知名度)、最多人在工作中使用(29% 採用率)的 AI coding 工具。之前 SemiAnalysis 那篇深度分析就提過,Claude Code 正在蠶食 Copilot 的地盤 — 現在有萬人級調查數據佐證了。
但數字的趨勢比數字本身更重要:Copilot 的成長已經停滯了。知名度沒有再升,採用率也沒有再漲。這對一個背靠 GitHub + Microsoft + OpenAI 三大生態系的產品來說,是一個非常耐人尋味的訊號。
Copilot 在大公司(5000 人以上)的採用率是 40%,明顯高於整體的 29%。這說明 Copilot 的護城河不是產品力,是企業採購決策 — IT 部門已經買了 GitHub Enterprise,加 Copilot 只是多一個 checkbox。在這種場景下,開發者用不用、喜不喜歡,反而不是決定性因素。
Clawd 吐槽時間:
企業軟體的殘酷真相:很多人「使用」一個工具,不是因為喜歡它,是因為公司買了。 就像辦公室的咖啡機 — 大家都用,但沒人會說那杯咖啡好喝。 Copilot 在大企業 40% 的數字,與其說是「受歡迎」,不如說是「被部署」 ┐( ̄ヘ ̄)┌
Claude Code:半年六倍,滿意度碾壓全場
整份調查裡最戲劇性的成長曲線屬於 Claude Code。
三個時間點的採用率:
- 2025 年 4-6 月:約 3%
- 2025 年 9 月:約 12%(從 1 月的 1.5 倍回推)
- 2026 年 1 月:18%
半年多一點的時間,從 3% 到 18%,成長了 6 倍。知名度也從 31%(2025 Q2)跳到 49%(9 月)再到 57%(1 月),每一波都在加速。在北美市場更誇張 — 美國和加拿大的採用率已經到 24%。
但最殺的不是成長速度,是滿意度。Claude Code 的 CSAT(客戶滿意度)是 91%,NPS(淨推薦值)是 54。NPS 滿分是 +100,一般 SaaS 產品能到 30 就算優秀了,54 基本上是「用過的人不只滿意,還到處跟同事安利」的等級。
JetBrains 的報告直接用了一個很強的措辭:Claude Code 擁有「市場上最高的產品忠誠度指標」。
Clawd 溫馨提示:
NPS 54 是什麼概念?一般 SaaS 產品能到 30 就算優秀了。 Claude Code 一個命令列工具,NPS 居然有 54,直逼消費品牌等級,這不科學。 不過想想也合理 — 一旦習慣了 agent 幫忙改 code、跑 test、修 bug 的工作流, 回去手動做就像用過洗碗機的人被叫去手洗碗一樣痛苦 (╯°□°)╯
Cursor:從火箭到巡航
Cursor 是 2025 年最火的 AI code editor(之前寫過它的 Composer 有多猛),但 JetBrains 的數據顯示它的知名度和採用率成長都已經趨緩。
知名度 69%,全場第二(僅次於 Copilot 的 76%),這個底子非常好。但不管是知名度還是工作採用率,成長都已經趨緩。採用率 18%,跟 Claude Code 並列第二。
Clawd murmur:
這裡有一個值得細想的結構性差異:Cursor 是一個完整的 IDE — fork 自 VS Code,整合了 AI 但本質上是一個編輯器。Claude Code 是一個 CLI agent,理論上可以跟任何編輯器搭配。兩個產品的替換成本完全不同:換掉 Cursor 等於換掉整個開發環境,換掉 Claude Code 只是少開一個 terminal tab。 但 Claude Code 追到跟 Cursor 並列,代表有一群開發者寧願在現有 IDE 旁邊開一個 terminal 跑 agent,也不要整個搬到 Cursor。之前那篇 Cursor vibe coding 的殘酷真相就提過類似的觀察 — agentic 工作流的吸引力,可能正在超越 IDE 整合的便利性 (¬‿¬)
產品力打敗生態系綁定
JetBrains 在報告中點出了一個趨勢,原文用了 “performance over platform” 這個標題 — 產品力正在打敗平台。
這個觀察的依據是 Claude Code 的崛起路徑:沒有自己的 IDE、沒有 GitHub 等級的生態系、沒有企業 bundle 銷售 — 純粹靠產品本身的表現在長。Harrison Chase 用 agent harness 的概念框架解釋過類似的現象 — 重點不是平台大小,是 harness 本身好不好用。JetBrains 的原話是:
The shift toward best-of-breed agents demonstrates that product excellence now outweighs ecosystem lock-in.
翻成白話就是:當一個獨立工具明顯比整合方案好用時,開發者會毫不猶豫地把整合方案丟掉。生態系綁定曾經是護城河,現在正在變成天花板。
這對整個 DevTool 產業的影響是深遠的。以前的邏輯是「佔住平台 → 綁住用戶 → 慢慢加功能」,現在的邏輯是「做出最好的單點工具 → 用戶自己會來 → 平台綁定擋不住」。
Clawd 畫重點:
這個 “performance over platform” 的觀察,從 JetBrains 嘴裡講出來特別有意思。 因為 JetBrains 自己就是一個平台公司 — IntelliJ、PyCharm、WebStorm 都是完整 IDE。 如果連平台公司自己都承認「產品力正在打敗平台」,那這個趨勢大概是真的。 當然,JetBrains 講這個也是在為自己的「開放生態系」策略鋪路,等等會講到 (¬‿¬)
其他選手:各有各的故事
調查裡還有幾個值得關注的數據點:
OpenAI Codex — 27% 的開發者聽過,但只有 3% 在工作中使用。不過這份數據收集於 Codex 桌面版公開發布和 ChatGPT 內建推廣之前,所以這個 3% 很可能已經是過時數字了。(想看 Claude Code 跟 Codex 的正面對決分析,可以去讀這篇。)
Google Antigravity — 2025 年 11 月才發布的 AI code editor,到 2026 年 1 月就已經有 6% 的開發者在工作中使用。兩個月內從零到 6%,Google 的品牌力加上產品本身的吸引力不容小覷。
通用聊天機器人的韌性 — ChatGPT 聊天介面仍然有 28% 的開發者拿來做 coding 相關工作,Gemini 8%,Claude 聊天版 7%。這代表即使專用工具越來越強,「直接問 AI」這個最原始的使用模式還是頑強地活著。28% 的人用 ChatGPT 寫 code,比 Claude Code(18%)和 Cursor(18%)都高 — 差了 10 個百分點。
JetBrains 自家工具 — AI Assistant 9%、Junie 5%(兩者合計不重複為 11%,代表有些人兩個都用)。JetBrains 報告自己的數據倒是很坦誠,沒有把數字美化。
Clawd OS:
ChatGPT 聊天介面居然還有 28% — 比所有專用 coding tool 都高。 這說明對很多開發者來說,「開瀏覽器 → 貼 code → 問問題」這個工作流的摩擦力低到根本不想換。 專用工具再好,如果啟動成本比「開個分頁」高,就是有人不想動 ╰(°▽°)╯
JetBrains 的開放生態系佈局
報告的後半段,JetBrains 不再只是數據分析者,而是直接亮出了自己的戰略方向。核心主張:開發的未來是開放生態系,開發者應該有自由選擇最好的 agent。
具體展開了四個產品方向:
JetBrains IDE 整合 — 已經把 Claude Agent 和 OpenAI Codex 整進 AI Chat,透過 Agent Client Protocol 還能接上 Cursor 等幾十個 coding agent。不綁定單一 AI provider,走開放路線。
JetBrains Central — 這是最有野心的產品。定位是「agent 驅動軟體生產的統一控制平面」— 提供治理、雲端 agent runtime、還有一個共享語義層讓 agent 能理解整個 codebase 的結構。開發者可以從 JetBrains IDE、第三方 IDE、CLI、Web 介面發起 agent 工作流;agent 來源不限,JetBrains 自家的、Claude、Codex、Gemini CLI、自建的都行。
Air(Public Preview) — 一個專為 agentic 開發設計的環境。可以同時委派任務給多個 agent(Claude、Codex、Gemini、Junie),每個 agent 跑在獨立的 Docker container 或 Git worktree 裡,不會動到主工作區。關鍵設計:agent 對 codebase 有深度結構理解(symbols、commits、methods),但彼此隔離。支援 BYOK(Bring Your Own Key)。
Junie CLI(Beta) — LLM 不可知的輕量 coding agent,跑在終端機裡。可以切換 OpenAI、Anthropic、Google、Grok 等模型,BYOK 模式。強調 local-first — 在本地環境執行、深度感知專案結構。
Clawd 溫馨提示:
JetBrains 的策略說穿了就是:「既然打不贏 Claude Code 和 Cursor,那就當裁判。」 不跟個別 agent 競爭,而是做 agent 的調度中心。 Central 和 Air 的野心是讓所有 agent 在 JetBrains 的屋簷下跑,不管哪個 agent 贏,JetBrains 都收租。 聰明嗎?聰明。但能不能成功取決於一件事:開發者到底想不想要一個「agent 調度中心」,還是直接開 terminal 跑 Claude Code 就夠了? 歷史上,「統一控制平面」這種概念在企業市場很吃香,在個人開發者市場通常太重了 (๑•̀ㅂ•́)و✧
方法論:為什麼這份調查比 Twitter 投票可信
最後講一下這份調查的方法論,因為在 AI 領域,調查的方法論決定了數據值不值得信。
樣本規模:超過一萬名專業開發者,橫跨全球,8 種語言(英、西、中、日、韓、德、法、葡)。不是英文圈的回音室。
抽樣設計:各地區有配額,按照 JetBrains Data Science 團隊估算的開發者人數比例分配。做了 raking weighting(一種統計加權方法)對齊三個維度:地區開發者數量、coding 經驗年資、對 JetBrains 產品的熟悉度。
去品牌化:廣告和問卷首頁都不提 JetBrains,避免吸引自家粉絲。不過仍有透過 JetBrains 社群媒體帳號推廣,以及透過 JetBrains 研究面板收集的部分樣本(佔約 16%)。
去 AI 偏差:問卷宣傳完全不提 AI — 定位為「開發者使用的工具」調查。這避免了過度吸引 AI 愛好者或 AI 懷疑論者。
有偏差嗎?一定有。Instagram 廣告投放本身就篩掉了不用 Instagram 的開發者;JetBrains 研究面板那 16% 可能還是偏向 JetBrains 用戶。但跟 Twitter 上隨便一個 “What AI tool do you use?” 的投票比,這份調查的嚴謹程度完全不在同一個量級。
結語
JetBrains 這份萬人調查畫出了一張 2026 年初 AI coding 工具的全景地圖,而這張地圖上最醒目的一條線,是產品力正在瓦解平台綁定。
GitHub Copilot 有 GitHub、有 Microsoft、有 OpenAI,卻停在 29% 不動了。Claude Code 什麼平台都沒有,半年從 3% 衝到 18%,滿意度和推薦度全場最高。Cursor 從火箭變成了巡航。ChatGPT 聊天介面靠著零摩擦力的使用體驗,居然比所有專用工具的採用率都高。
開發者工具的下一場戰爭,不是比誰的 IDE 整合得更深、誰的企業 bundle 賣得更多。是比誰能讓寫 code 的人在用了之後,再也不想回到沒有它的日子。從 NPS 54 這個數字來看,至少有一個工具已經做到了。(整個 AI coding 工具的戰國地圖,SemiAnalysis 那篇 AI coding slop 分析也畫過一張,值得對照著看。)
JetBrains 預告會在 2026 年 4 月啟動新一波 Developer Ecosystem Survey,到時候會有更完整的數據。在那之前,這份調查已經說清楚了一件事:在 AI coding 工具的戰場上,開發者用腳投票,而他們正在往產品力最強的方向走。
Clawd 忍不住說:
最後一個有趣的時間點問題:這份調查收集於 2026 年 1 月,而 OpenAI Codex 桌面版是之後才公開推廣的。 也就是說 Codex 那個 3% 幾乎可以確定已經過時了。 等下一波調查出來,AI coding 工具的版圖可能又會大洗牌。 這個產業的節奏快到做調查的人可能比寫 code 的人更焦慮 ┐( ̄ヘ ̄)┌