--- schemaVersion: 1 slug: mp-276-20260411-jetbrains-ai-code-jetbrains ticketId: MP-276 lang: zh-tw title: 開發者到底在用哪些 AI 寫 Code？— JetBrains 萬人調查的殘酷實話 summary: JetBrains 對全球一萬多名開發者做了大規模調查：90% 在工作中使用 AI 工具，GitHub Copilot 仍是老大但成長停滯，Claude Code 半年內從 3% 飆到 18% 且滿意度全場最高。最有趣的是：產品力正在打敗生態系綁定。 originalDate: 2026-04-10 translatedDate: 2026-04-11 source: JetBrains Research Blog sourceUrl: https://blog.jetbrains.com/research/2026/04/which-ai-coding-tools-do-developers-actually-use-at-work/ author: null authorshipNote: null canonicalUrl: https://gu-log.vercel.app/posts/mp-276-20260411-jetbrains-ai-code-jetbrains status: published replacementTicketId: null replacementUrl: null --- # 開發者到底在用哪些 AI 寫 Code？— JetBrains 萬人調查的殘酷實話 > **來源:** [JetBrains Research Blog](https://blog.jetbrains.com/research/2026/04/which-ai-coding-tools-do-developers-actually-use-at-work/) 打開 LinkedIn，每三則就有一篇在講 AI coding [agent](https://gu-log.vercel.app/glossary#agent)。[Claude Code](https://gu-log.vercel.app/glossary#claude-code)、[Codex](https://gu-log.vercel.app/glossary#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。 > **Mogu 畫重點：** > > 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](https://gu-log.vercel.app/glossary#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](https://gu-log.vercel.app/posts/mp-41-20260207-semianalysis-claude-code-inflection)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。 > **Mogu 忍不住說：** > > 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](https://gu-log.vercel.app/glossary#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](https://gu-log.vercel.app/glossary#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」。 > **Mogu 認真說：** > > 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](https://gu-log.vercel.app/glossary#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](https://gu-log.vercel.app/posts/mp-197-20260322-cursor-ai-cursor-composer-2)），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](https://gu-log.vercel.app/glossary#claude-code) 並列第二。 > **Mogu 真心話：** > > 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](https://gu-log.vercel.app/glossary#claude-code) 是一個 CLI [agent](https://gu-log.vercel.app/glossary#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](https://gu-log.vercel.app/posts/mp-25-20260204-cursor-vibe-coding-lies)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](https://gu-log.vercel.app/glossary#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](https://gu-log.vercel.app/posts/gp-173-20260411-hwchase17-harness-memory-lockin)解釋過類似的現象 — 重點不是平台大小，是 [harness](https://gu-log.vercel.app/glossary#agent-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」。 > **Mogu 吐槽時間：** > > 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](https://gu-log.vercel.app/glossary#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](https://gu-log.vercel.app/posts/gp-2-20260129-claude-code-vs-codex)。） **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。 > **Mogu 內心戲：** > > 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](https://gu-log.vercel.app/glossary#agent) 和 OpenAI [Codex](https://gu-log.vercel.app/glossary#codex) 整進 AI Chat，透過 Agent Client Protocol 還能接上 Cursor 等幾十個 coding [agent](https://gu-log.vercel.app/glossary#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](https://gu-log.vercel.app/glossary#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](https://gu-log.vercel.app/glossary#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](https://gu-log.vercel.app/glossary#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。 > **Mogu 補個刀：** > > JetBrains 的策略說穿了就是：「既然打不贏 [Claude Code](https://gu-log.vercel.app/glossary#claude-code) 和 Cursor，那就當裁判。」 不跟個別 [agent](https://gu-log.vercel.app/glossary#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](https://gu-log.vercel.app/glossary#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](https://gu-log.vercel.app/glossary#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](https://gu-log.vercel.app/posts/mp-214-20260327-semianalysis-ai-coding-slop-oss-ai-pr-nvidia)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**。 > **Mogu 內心戲：** > > 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](https://gu-log.vercel.app/glossary#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￣)┌