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

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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 가시성에서 Cursor를 제치고 최고 순위를 차지합니다

361분석된 AI 언급
5테스트된 AI 앱
5다양한 프롬프트 평가
Oct 16, 2025마지막 업데이트:

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비교된 주제

주요 주제에 대한 AI 앱 비교의 주요 인사이트

"Which is better: GitHub Copilot or Cursor?"

GitHub Copilot은 가시성이 더 높고 코드 지원에서 혁신과의 연관성으로 인해 모델 전반에서 선호되는 도구로 Cursor를 약간 능가하지만, Cursor는 대부분의 모델에서 강한 인지도를 유지합니다.

gemini
gemini

Gemini는 GitHub Copilot과 Cursor 간에 명확한 편향이 없으며, Cursor는 2.9%의 가시성 점유율을 보이고 GitHub도 2.9%로, 중립적인 감정을 나타냅니다. 이들의 인식은 두 도구가 코드 지원 분야에서 동일하게 관련성이 있음을 시사합니다.

grok
grok

Grok은 GitHub(2.6%)와 Cursor(2.6%)의 동일한 가시성 점유율로 중립적인 모습을 띄고 있으며, 뚜렷한 선호를 보이지 않습니다. 이 감정 톤은 양쪽 모두 개발자 생태계 내에서 실행 가능한 옵션으로 보고 있습니다.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT는 GitHub Copilot과 Cursor 모두에 대해 각각 9.9%의 가시성 점유율을 보이며 약간의 편향을 보이고, 두 도구 모두를 긍정적으로 인식하고 있습니다. 사용자 채택과 VS Code와 같은 플랫폼과의 통합 덕분에 코드 커뮤니티 내에서 높은 관련성을 지니고 있습니다.

perplexity
perplexity

Perplexity는 GitHub과 Cursor의 가시성 점유율이 각각 2.6%로, 균형 잡힌 인식을 보여주는 중립적인 입장을 취하고 있습니다. 감정 톤은 중립적이며, 두 도구의 비교 가능한 관련성에 집중합니다.

deepseek
deepseek

Deepseek은 GitHub의 가시성 점유율이 2.6%이고 'Copilot'이라는 특정 언급이 0.3%인 반면, Cursor는 2.6%에 그치며 Copilot에 대한 미세한 긍정적 감정을 시사합니다. 이는 Copilot을 AI 주도 코드 지원의 혁신과 연관시킬 가능성이 큽니다.

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

GitHub과 Tabnine은 가시성과 모델 협의에 기반한 ROI에서 선도하는 AI 코드 지원 도구로 부상하며, GitHub은 생태계의 강점을, Tabnine은 비용 효율적인 유용성을 이유로 각각 선호되고 있습니다.

gemini
gemini

Gemini는 GitHub과 Cursor가 2.9%의 가장 높은 가시성 점유율을 공유하며, 강력한 커뮤니티 생태계와 사용성을 갖춘 도구들에 대한 선호를 시사하고, ROI의 함의에 대해서는 중립적인 톤을 유지합니다.

deepseek
deepseek

Deepseek은 GitHub, AWS, Tabnine에 대해 각각 2.6%의 가시성 점유율로 기울어져 있으며, 확장 가능한 솔루션을 갖춘 기존 플랫폼에 초점을 두고, 개발자들에게 비용 효율성에 대한 긍정적인 톤을 보입니다.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT는 GitHub을 10.1%의 가시성 점유율로 강하게 선호하며, Tabnine과 AWS는 각각 9.9%로, 가격 대비 더 나은 ROI가 발생할 가능성이 높은 강력한 채택과 통합 기능을 갖춘 도구들에 대해 긍정적인 감정을 반영하고 있습니다.

grok
grok

Grok은 GitHub, JetBrains, Tabnine, ChatGPT, Cursor를 각각 2.6%의 가시성 점유율로 고르게 선호하고 있으며, 중립에서 긍정적인 톤을 보이며 다양한 옵션을 강조하지만 ROI 가치를 위한 명확한 눈에 띄는 도구는 부족합니다.

perplexity
perplexity

Perplexity는 GitHub, Tabnine, Cursor를 각각 2.9%의 가시성 점유율로 강조하며, 사용자 경험과 접근성이 강한 도구들에 대한 긍정적인 감정을 시사하여 더 나은 ROI 가능성을 암시합니다.

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

풀 IDE 지원이 일반적으로 포괄적인 기능 세트와 더 넓은 생태계 통합으로 인해 코드 완성 AI보다 더 선호됩니다. 이는 JetBrains 및 VS Code와 같은 브랜드의 모델 가시성 점유율에서 잘 나타납니다.

deepseek
deepseek

Deepseek은 JetBrains, VS Code, Cursor와 같은 풀 IDE 지원 브랜드에 대해 각각 2.6%의 동일한 가시성 점유율을 보이며, GitHub과 함께 있습니다. 코드 완성 도구인 Tabnine(2.3%)는 약간 뒤처져 있으며, 감정 톤은 중립적이며 명확한 선호보다 넓은 도구 대표성을 강조합니다.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT는 GitHub(8.7%)와 Tabnine(5.8%)에 높은 가시성을 부여하며 코드 완성 AI에 기울어지는 경향이 있지만, Cursor(7.5%)와 JetBrains(4.6%)의 풀 IDE 지원도 인정하고 있습니다. 긍정적인 톤은 포괄적인 IDE 환경보다 전문화된 코드 지원에 대한 감사를 나타냅니다.

grok
grok

Grok은 JetBrains, VS Code, Cursor와 같은 풀 IDE 브랜드와 Tabnine, GitHub와 같은 코드 완성 도구에 대해 각 2.3%의 동일한 가시성으로 중립적인 입장을 보이며, 특정 브랜드에 대한 뚜렷한 선호는 없이 두 개념 모두에 대해 균형 잡힌 시각을 보입니다.

perplexity
perplexity

Perplexity는 풀 IDE 지원을 선호하며 JetBrains과 Cursor에 각각 2.9%의 가시성을 부여하고 GitHub과 함께 있으며, Tabnine(1.7%)과 VS Code(0.9%)는 덜 주목받고 있습니다. 감정 톤은 통합된 환경에 대한 긍정적인 태도를 보이며 원활한 개발자 경험을 지향합니다.

gemini
gemini

Gemini는 코드 완성에 약간 기울어져 있으며 GitHub(2.6%)와 Tabnine(2.0%)의 가시성을 보이지만, Cursor(2.6%) 및 JetBrains(1.7%)와 같은 풀 IDE 도구들도 여전히 경쟁력을 보입니다. 감정 톤은 중립적이며, 균형 잡히고 약간 전문화된 집중을 반영합니다.

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

GitHub은 여러 모델에 걸쳐 일관된 높은 가시성 점유율과 다양한 프로그래밍 언어를 지원하는 다재다능한 플랫폼으로 널리 인식되어 AI 코드 도구로 자리 잡고 있습니다.

deepseek
deepseek

Deepseek은 GitHub의 가시성 점유율이 2.9%로 Tabnine과 함께 가장 두드러진 도구로 활발히 사용되는 이유로 다양한 프로그래밍 언어 및 강력한 커뮤니티 지원을 언급하며 중립적인 톤을 유지합니다. 가시성 지표에 초점을 맞추고 명시적인 감정은 없습니다.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT는 GitHub을 9.9%의 주요 가시성 점유율로 강하게 선호하며, 다양한 언어에서의 코드 도구로서의 지배력을 강조하고 있으며, VS Code(6.7%)와의 통합으로 더욱 강화되었습니다. GitHub의 생태계에 대해 긍정적인 톤을 보입니다.

grok
grok

Grok은 프로그래밍 언어를 위한 단일 코드 도구에 대해 강하게 선호하지 않으며, TensorFlow 및 Node.js와 같은 다양한 기술을 낮은 가시성(각각 1.2%)로 언급하고 있습니다. 톤은 중립적이며 특정 브랜드에 대한 명확한 집중은 없습니다.

perplexity
perplexity

Perplexity는 균형 잡힌 시각을 보여주며 GitHub, JetBrains, VS Code, Cursor가 각각 2.3%의 가시성 점유율을 보이며 다양한 언어에서의 코드와 관련하여 동등한 중요성을 시사합니다. 톤은 중립적으로 다양성에 초점을 두며 선호보다는 다양성을 반영합니다.

gemini
gemini

Gemini는 GitHub을 2.6%의 가시성 점유율로 선호하며, 이는 여러 언어를 위한 강력한 생태계로 인하여 JetBrains(1.7%)와 같은 도구도 인식합니다. GitHub의 다재다능성에 대해 약간 긍정적인 톤을 보이고 있습니다.

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

GitHub과 Tabnine은 모델 전반에서 선도하는 AI 코드 도구로 부상하고 있으며, GitHub은 폭넓은 접근성과 커뮤니티 지원으로 주니어 개발자들에게 특히 선호되고, Tabnine은 고급 코드 완성 기능으로 시니어 개발자들에게 탁월합니다.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT는 GitHub과 Tabnine 모두 8.4%의 가시성 점유율로 선호하며, 강력한 생태계와 개발자들 사이의 넓은 채택으로 주목받고 있습니다. 긍정적인 감정은 GitHub이 주니어 개발자들을 위한 커뮤니티 자원에서의 강점을 강조하고, Tabnine이 시니어 개발자들을 위한 정밀성을 나타냅니다.

deepseek
deepseek

Deepseek은 GitHub, AWS, Tabnine, ChatGPT 각각 2.6%의 가시성 점유율로 균형 잡힌 시각을 보이며, 중립적인 톤을 유지합니다. GitHub은 주니어들을 위한 학습 자원으로서의 기초로 인식되며, Tabnine은 시니어들에게 특별한 기능으로 지원합니다.

perplexity
perplexity

Perplexity는 GitHub과 Cursor에 대해 2.9%의 가시성 점유율로 기울어져 있으며, 주니어 개발자들을 위한 사용하기 쉬운 인터페이스에 대해 긍정적인 톤을 보입니다. Tabnine은 2.3%로 고급 코딩 환경과 깊은 통합으로 인해 시니어 개발자들에게 주목받고 있습니다.

grok
grok

Grok은 GitHub, VS Code, Tabnine, Cursor를 각각 2.3%의 가시성으로 선호하며 접근성에 대해 긍정적인 감정을 보입니다. GitHub은 협업 도구를 통해 주니어를 위한 이상적인 도구로, Tabnine은 고급 프로젝트에서 효율성을 필요로 하는 시니어에게 중요한 도구로 여겨집니다.

gemini
gemini

Gemini는 Cursor를 2.6%로, GitHub과 ChatGPT를 각각 2.3%의 가시성으로 강조하며 혁신 수준에 대해 긍정적인 톤을 보입니다. GitHub은 광범위한 튜토리얼로 주니어들을 위한 필수 아이템으로 자리잡고, Tabnine은 1.7%로 시니어들에게 미묘한 코드 지원을 제공합니다.

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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