이 보고서는 Mention Network에서 제공합니다 — AI 답변 및 인용에서 귀하의 브랜드가 어떻게 나타나는지 추적하십시오.

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브랜드 비교AI coding

Best AI Coding Assistants 2025

2025년 최고의 AI 코딩 어시스턴트: GitHub Copilot, Cursor 및 프로그래밍을 변화시키는 도구들. 개발자들이 대체되고 있는가? 직업 시장에 미치는 영향.

주요 결과

어떤 브랜드가 AI 가시성 및 언급에서 선두를 달리고 있는지 보여줍니다.

GitHub AI 가시성을 지배하다 Cursor 보다 빠르게 성장하다 대규모 성장과 함께

677분석된 AI 언급
6테스트된 AI 앱
5다양한 프롬프트 평가
Nov 15, 2025마지막 업데이트:

AI 추천

AI 모델이 가장 자주 추천하는 브랜드

GitHub

최고의 선택

6/6

모델 동의

인기 순위

AI 브랜드 언급을 기반으로 한 전체 순위

GitHub

순위 #1

2/2

분석된 총 답변 수

인기 있는 언급

AI 모델 응답의 최근 변화

Node.js

떠오르는 별

45.8%

성장률

브랜드 가시성

AI 생성 응답의 브랜드 존재감 분석입니다.

AI 가시성 공유 순위

답변에서 AI 언급 점유율별로 순위가 매겨진 브랜드

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시간에 따른 AI 가시성 공유

비교된 브랜드 간의 시간에 따른 가시성 공유 추세

차트 로드 중...
github
jetbrains
vs code
tabnine
chatgpt

비교된 주제

주요 주제에 대한 AI 앱 비교의 주요 인사이트

"Which AI is better: code completion or full IDE assistance?"

전체 IDE 지원은 대부분의 AI 모델에서 인식된 포괄적인 지원과 통합 기능으로 인해 코드 완성만을 단독으로 사용하는 것보다 일반적으로 선호됩니다.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT는 전체 IDE 지원에 더 강한 성향을 보이며 Cursor(6.6%) 및 JetBrains(4.5%)와 같은 도구에 대한 가시성이 높아, Copilot(0.1%)과 같은 독립적인 코드 완성 도구보다 포괄적인 개발 환경을 선호함을 나타냅니다. 그 톤은 긍정적이며 강력한 생태계 통합을 강조합니다.

deepseek
deepseek

Deepseek는 Tabnine(2.5%)와 JetBrains(2.8%), VS Code(2.8%) 등 전체 IDE 솔루션에 대해 균형 잡힌 가시성을 보이며 중립적인 모습으로, 한 쪽을 명확하게 선호하지 않지만 두 접근 방식의 유용성을 인정합니다.

gemini
gemini

Gemini는 Cursor(2.5%) 및 JetBrains(2.4%)에 대한 주목할 만한 가시성을 제공하며 전체 IDE 지원을 선호하고, Amazon CodeWhisperer(0.1%)와 같은 더 좁은 도구보다 사용자 경험과 더 넓은 기능성을 강조하는 긍정적인 톤을 가지고 있습니다.

grok
grok

Grok은 전체 IDE 지원을 약간 더 선호하며, VS Code(2.2%)와 JetBrains(2.1%)의 가시성을 코드 완성 도구인 Tabnine(1.9%)와 비교하여 유지합니다. 중립적에서 긍정적인 톤으로 실용적인 개발자 요구에 초점을 맞추고 있습니다.

perplexity
perplexity

Perplexity는 전체 IDE 지원으로 기울며 JetBrains(2.7%) 및 Cursor(2.5%)를 단독 완성 도구인 Tabnine(1.9%)보다 우선시합니다. 긍정적인 톤은 채택 패턴 및 생태계 지원에 중심을 두고 있습니다.

google
google

Google은 모든 브랜드에서 최소한의 가시성 점유율(0.1%)과 낮은 질문 수로 인해 결론이 불확실하며, 코드 완성 또는 전체 IDE 지원에 대한 명확한 선호가 없음을 보여주는 중립적인 톤을 가지고 있습니다.

"Which is better: GitHub Copilot or Cursor?"

GitHub Copilot은 가시성과 모델 인식에 따라 Cursor보다 약간의 우위를 보이며, 이는 주로 넓은 개발자 생태계와의 인식 및 연관성 때문입니다.

gemini
gemini

Gemini는 GitHub(2.7%)와 Cursor(2.7%)에 대해 동등한 가시성을 보여주며, 명확한 선호 없이 중립적인 입장을 나타냅니다. 그 감정 톤은 중립적이며, 개발 도구 내에서 균형 잡힌 표현에 초점을 맞추고 있습니다.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT는 GitHub(9% 가시성)에 강한 편향을 보이며 Cursor에 대한 언급은 없으며, 이는 GitHub Copilot이 코딩 생태계에서 확립된 존재로 인해 선호된다는 것을 시사합니다. GitHub에 대한 감정 톤은 긍정적이며, 개발자들 사이에서의 채택을 강조합니다.

grok
grok

Grok은 GitHub(2.7%)와 Cursor(2.7%)에 대해 동등한 가시성을 부여하며, 한 쪽을 선호하지 않는 중립적인 인식을 반영합니다. 그 감정 톤은 중립적이며, 그들의 유용성 또는 사용자 경험을 구분할 특정 이유가 부족합니다.

perplexity
perplexity

Perplexity는 가시성에서 GitHub(3.1%)를 Cursor(2.7%)보다 약간 선호하며, 이는 GitHub Copilot이 코딩 커뮤니티에서 더 넓은 인식을 받고 있음을 나타냅니다. GitHub에 대한 감정 톤은 중립적에서 약간 긍정적으로, Cursor에 대한 비판적인 통찰은 없습니다.

deepseek
deepseek

Deepseek는 GitHub(2.7%)와 Cursor(2.7%)에 동등한 가시성을 부여하지만 'Copilot'을 명시적으로 언급합니다(0.1%), 이는 직접적인 연관성으로 인해 GitHub Copilot에 대한 약간의 기울기를 암시합니다. GitHub Copilot에 대한 감정 톤은 중립적에서 약간 긍정적으로, Cursor에 대한 비판적 평가는 부족합니다.

google
google

Google은 GitHub(0.1%)에 대한 최소한의 가시성과 Cursor에 대한 언급이 없어, 두 도구에 대한 약한, 맥락적으로 관련 없는 인식을 시사합니다. 감정 톤은 중립적이며, 두 도구 중 어느 하나에 대한 선호를 평가할 수 있는 의미 있는 데이터가 부족합니다.

"Which AI coding assistant gives better ROI for the price?"

GitHub Copilot은 가시성 점유율과 다양한 모델에 걸쳐 인식된 생태계 통합에 따라 ROI 측면에서 최고의 AI 코딩 보조 도구로 부상합니다. 특히 ChatGPT 분석에서 일관되게 높은 가시성은 개발자들 사이에서 가격 대비 가치를 강조합니다.

gemini
gemini

GitHub Copilot은 2.8%의 가장 높은 가시성 점유율을 보유하고 있으며, 이는 코드 지원을 위해 개발자들 사이에서 인식 및 채택이 약간 선호된다는 것을 시사합니다. 톤은 중립적이며 가시성에 중점을 두고 있으며 명시적인 가치 판단은 없습니다.

deepseek
deepseek

GitHub Copilot은 다시 한 번 3.1%의 가시성 점유율로 리드하며, 이는 코드 보조 도구로서 강한 인식을 나타내고, 이는 아마도 통합 및 사용자 기반 때문일 것입니다; 감정은 중립적으로 유지되며 직접적인 ROI 평가보다는 존재에 중점을 두고 있습니다.

perplexity
perplexity

GitHub Copilot과 Tabnine은 3.1%의 가시성 점유율로 동률을 이루며, 중립적인 톤이 동등한 인식을 반영하지만 모델은 특정 ROI 혜택에 대해 깊이 들어가지 않고 순수하게 노출 메트릭에만 초점을 맞추고 있습니다.

chatgpt
chatgpt

GitHub Copilot은 9.6%의 가시성 점유율로 다른 도구들을 크게 초과하여, 그 인식된 효과성과 코딩 환경에서의 통합에 대한 강한 긍정적인 감정을 나타내며, 이는 가격 대비 더 나은 ROI와 직접적으로 관련이 있습니다.

grok
grok

GitHub Copilot은 3.0%의 가시성 점유율로 리드하며, 중립적에서 긍정적인 톤이 신뢰성과 커뮤니티 채택을 시사하고, ROI는 명시적인 비용-가치 분석보다는 가시성을 통해 간접적으로 추론됩니다.

google
google

GitHub Copilot은 낮은 0.3%의 가시성 점유율로 다른 도구들과 동률을 이루며, 제한된 데이터와 초점으로 인해 중립적에서 회의적인 톤을 반영하고, 특정 코딩 보조 도구에 대한 명확한 ROI나 선호의 징후는 없습니다.

"Which AI coding tool is better for junior vs senior developers?"

GitHub은 대부분 모델에서 주니어 및 시니어 개발자 모두를 위한 최고의 AI 코딩 도구로 부상하며, 이는 일관되게 높은 가시성과 강력한 생태계 지원 덕분입니다.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT는 GitHub에 7.6%의 가시성 점유율로 강하게 선호하며, 이는 주니어 개발자에게 도움을 주는 강력한 커뮤니티 및 광범위한 자원을 강조합니다. 긍정적인 톤으로 GitHub의 다양성을 Tabnine(7.3%)와 같은 도구들과 함께 강조합니다.

perplexity
perplexity

Perplexity는 GitHub을 3.3%의 가시성 점유율로 우선시하며, 모든 기술 수준에 대한 광범위한 접근성을 중심으로 하지만 제한된 데이터셋으로 인해 조심스러운 중립적 톤을 보입니다. 전문 도구를 간과하고, 일반용 플랫폼에 중점을 둡니다.

deepseek
deepseek

Deepseek은 GitHub과 Tabnine을 동등하게 지향하며(각각 2.7%), GitHub은 시니어 개발자에게 적합한 생태계로 평가되고 Tabnine은 주니어에게 유익한 AI 지원을 제공하는 긍정적인 톤을 가지고 있습니다. 커뮤니티 주도 도구와 AI 기반 도구를 보완적으로 균형추고 있습니다.

gemini
gemini

Gemini는 GitHub(2.4%)의 협업 기능을 시니어들에게 매력적으로 여기며, 주니어들을 위한 경량 사용성을 강조하기 위해 VS Code(1.5%)를 언급하며 중립적인 긍정적인 톤을 가지고 있습니다. 코딩 환경 내 실용적인 통합에 중점을 두고 있습니다.

grok
grok

Grok은 GitHub, VS Code, Tabnine 및 Cursor(각각 약 1.9%)를 긍정적인 톤으로 강조하며, 주니어 개발자들에게 친숙한 인터페이스를 가진 GitHub 및 VS Code와 생산성의 AI 도구인 Tabnine을 칭찬합니다. 다양한 경험 수준을 수용하는 다채로운 도구 세트를 강조합니다.

google
google

Google은 GitHub에 대한 0.1%의 가시성 점유율로 최소한의 참여를 보이며, 제한된 데이터로 인해 중립적인 회의적인 톤을 보입니다. 그 인식은 깊이가 부족하며 주니어 또는 시니어 개발자에 대한 선호에 대한 통찰이 없습니다.

"Which AI coding tool is better for different programming languages?"

GitHub은 프로그래밍 언어 전반에 걸쳐 다양한 모델에서 선호도가 높아 일관되게 높은 가시성 점유율을 보이는 최고의 AI 코딩 도구로 부상합니다.

grok
grok

Grok은 2.7%의 가시성 점유율로 GitHub을 선호하며, 다양한 프로그래밍 언어에 걸쳐 폭넓은 유용성을 강조하고 긍정적인 감정 톤은 생태계의 힘을 강조합니다. JetBrains(2.4%)와 같은 도구에 대한 초점도 견고한 개발 환경에 대한 선호를 시사합니다.

deepseek
deepseek

Deepseek은 GitHub(2.5%)와 Tabnine(2.5%)를 동등하게 우선시하며, 다양한 코딩 요구를 위한 균형 잡힌 유용성을 나타내는 중립적인 감정 톤을 보입니다. GitHub을 다재다능한 플랫폼으로 인식하고 Tabnine은 다양한 언어에서 강력한 AI 코딩 도구로 보입니다.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT는 GitHub(9.3%)과 Tabnine(8.8%)을 강하게 선호하며, 긍정적인 감정 톤은 다양한 프로그래밍 언어에 대한 사용 편의성 및 폭넓은 채택에 뿌리를 두고 있습니다. VS Code(6.7%)를 주요 도구로 강조하며 접근성과 통합성을 강조합니다.

perplexity
perplexity

Perplexity는 GitHub(3.3%)에 대해 긍정적인 감정 톤을 보이며, 커뮤니티 지원 및 프로그래밍 언어 전반에 걸친 적용 가능성을 언급합니다. Cursor(2.8%)는 AI 보조 코딩 환경에서의 새로운 역할에 대해 주목받고 있습니다.

gemini
gemini

Gemini는 2.5%의 가시성 점유율로 GitHub을 선도하는 도구로 지원하며, 중립적에서 긍정적인 감정 톤은 다양한 언어와의 호환성 및 강력한 커뮤니티 생태계에 대한 초점을 가지고 있습니다. VS Code(1.8%)도 다양한 코딩 작업을 위한 사용자 친화적인 옵션으로 언급됩니다.

google
google

Google은 모든 도구에서 uniform low visibility share (0.1%)으로 인해 명확한 선호가 없으며, GitHub에 대해서도 중립적인 감정 톤을 보입니다. 그 제한된 데이터는 특정 언어 지원에 대한 강한 편향이나 깊이 있는 통찰이 부족함을 나타냅니다.

자주 묻는 질문

브랜드의 시장 위치, AI 범위 및 주제 리더십에 대한 주요 인사이트입니다.

What is the best AI coding assistant in 2025?

GitHub Copilot (Microsoft/OpenAI) and Cursor are the top two. Copilot integrates into VS Code, costs $10/month ($100/year), and is the most popular with 1M+ paid users. It's great for autocomplete and generating simple functions. Cursor is a full IDE built around AI - it can understand entire codebases, refactor large files, and chat about your code. Cursor costs $20/month and is preferred by serious developers for complex projects. Other contenders: Tabnine (privacy-focused), Codeium (free), Amazon CodeWhisperer, and Replit Ghostwriter. Most developers use multiple tools.

Are AI coding assistants replacing developers?

Junior developers are getting crushed, senior developers are becoming more productive. The harsh reality: entry-level coding jobs have disappeared. Companies that used to hire junior devs for basic tasks now use AI. Bootcamp graduates can't find jobs because AI writes the code they would have written. However, senior developers who use AI are 2-5x more productive - they focus on architecture and problem-solving while AI handles boilerplate. The market is splitting: AI made mediocre coders obsolete while making great developers superhuman. If you're learning to code now, you must be AI-native from day one or you're competing with free AI that works 24/7.

Can AI write production-quality code?

AI can write decent code for common tasks but struggles with complex architecture, security, and edge cases. Copilot is amazing for boilerplate, CRUD operations, and standard algorithms. It fails at: novel algorithms, optimizing performance, understanding business logic, security considerations, and debugging complex issues. The code AI generates often works but isn't maintainable or scalable. Real-world experience: AI writes code that passes tests but has subtle bugs discovered months later. Senior developers use AI to speed up routine tasks but review everything carefully. Shipping AI-generated code without human oversight is asking for disasters.

Should I learn to code in 2025 with AI tools?

Yes, but differently than before. Don't just learn syntax - AI handles that. Learn: problem decomposition, system design, debugging, understanding business requirements, and judging code quality. Use AI from day one but understand what the AI generates. The dangerous path: copying AI code without understanding it. You become dependent and can't solve problems when AI fails. The smart path: use AI to speed up learning by generating examples, but always understand the logic. Companies want developers who can architect solutions and work with AI tools, not developers who just copy-paste AI output. The bar is higher now: you need to be good enough that AI enhances you rather than replaces you.

Is using AI coding assistants cheating or learning?

It's a tool, like StackOverflow was - but way more powerful. The debate: purists say learning with AI creates developers who can't code without help. Pragmatists say refusing AI is like refusing Google. The truth is nuanced: using AI to learn faster is smart. Using AI to avoid learning is career suicide. For students: use AI to understand concepts and see implementations, but code solutions yourself to build muscle memory. For professionals: use AI aggressively to ship faster. The industry moved on - companies expect you to use AI tools. Interviews are getting harder because AI raised the baseline. Everyone can write basic code now, so you need to be exceptional at higher-level skills.

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