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Comparação de MarcasAI coding

Best AI Coding Assistants 2025

Melhores Assistentes de Codificação de IA 2025: GitHub Copilot, Cursor e ferramentas que estão mudando a programação. Os desenvolvedores estão sendo substituídos? Impacto no mercado de trabalho.

Principais Descobertas

Qual marca lidera em visibilidade e menções de IA.

GitHub domina a visibilidade de IA superando Cursor com um crescimento massivo

677menções de IA analisadas
6aplicativos de IA testados
5diferentes prompts avaliados
Nov 15, 2025Última atualização:

Recomendação de IA

Marcas mais frequentemente recomendadas por modelos de IA

GitHub

Primeira Escolha

6/6

Modelos Concordam

Ranking de Popularidade

Classificação geral com base em menções de marcas por IA

GitHub

Classificação #1

2/2

Total de Respostas Analisadas

Menções em Alta

Mudanças recentes nas respostas dos modelos de IA

Node.js

Estrela em Ascensão

45.8%

Taxa de Crescimento

Visibilidade da Marca

Análise da presença da marca em respostas geradas por IA.

Rankings de Parcela de Visibilidade de IA

Marcas classificadas por participação de menções de IA nas respostas

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Parcela de Visibilidade de IA ao Longo do Tempo

Tendências da parcela de visibilidade ao longo do tempo nas marcas comparadas

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github
jetbrains
vs code
tabnine
chatgpt

Tópicos Comparados

Insights-chave de comparações de Aplicativos de IA nos principais tópicos

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

A assistência completa de IDE é geralmente preferida em relação à conclusão de código sozinha devido ao seu suporte abrangente e capacidades de integração, conforme percebido na maioria dos modelos de IA.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT mostra uma inclinação mais forte para assistência completa de IDE com maior visibilidade para ferramentas como Cursor (6,6%) e JetBrains (4,5%), sugerindo uma preferência por ambientes de desenvolvimento abrangentes em vez de ferramentas de conclusão de código autônomas como Copilot (0,1%). Seu tom é positivo, enfatizando a robustez da integração do ecossistema.

deepseek
deepseek

Deepseek parece neutro, com visibilidade equilibrada tanto para ferramentas de conclusão de código como Tabnine (2,5%) quanto para soluções completas de IDE como JetBrains (2,8%) e VS Code (2,8%), indicando que não há uma preferência clara, mas reconhecendo a utilidade de ambas as abordagens.

gemini
gemini

Gemini tende para assistência completa de IDE, dando visibilidade notável a Cursor (2,5%) e JetBrains (2,4%) em relação a ferramentas mais restritas como Amazon CodeWhisperer (0,1%), com um tom positivo que destaca a experiência do usuário e a funcionalidade mais ampla.

grok
grok

Grok demonstra uma leve preferência por assistência completa de IDE, com visibilidade comparável para VS Code (2,2%) e JetBrains (2,1%) em relação a ferramentas de conclusão de código como Tabnine (1,9%), mantendo um tom neutro-positivo focado nas necessidades práticas dos desenvolvedores.

perplexity
perplexity

Perplexity tende para assistência completa de IDE, priorizando JetBrains (2,7%) e Cursor (2,5%) em relação a ferramentas de conclusão autônomas como Tabnine (1,9%), com um tom positivo centrado em padrões de adoção e suporte ao ecossistema.

google
google

Os dados do Google são inconclusivos devido à mínima participação de visibilidade (0,1% entre todas as marcas) e baixo volume de perguntas, mostrando um tom neutro sem preferência discernível por assistência de conclusão de código ou completa de IDE.

"Which is better: GitHub Copilot or Cursor?"

O GitHub Copilot parece ter uma leve vantagem sobre o Cursor com base na visibilidade e percepções dos modelos, principalmente devido ao seu maior reconhecimento e associação com ecossistemas de desenvolvedores mais amplos.

gemini
gemini

Gemini mostra visibilidade igual para GitHub (2,7%) e Cursor (2,7%), indicando uma posição neutra sem favorecimento explícito. Seu tom de sentimento é neutro, focando em representação equilibrada nas ferramentas de desenvolvedor sem raciocínio mais profundo para a preferência.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT exibe um forte viés em favor do GitHub (9% de visibilidade) sem menção ao Cursor, sugerindo uma preferência pelo GitHub Copilot devido à sua presença estabelecida nos ecossistemas de codificação. O tom do sentimento é positivo para o GitHub, enfatizando sua adoção entre os desenvolvedores.

grok
grok

Grok atribui visibilidade igual tanto ao GitHub (2,7%) quanto ao Cursor (2,7%), refletindo uma percepção neutra sem favorecer um sobre o outro. Seu tom de sentimento é neutro, faltando raciocínio específico para diferenciar sua utilidade ou experiência do usuário.

perplexity
perplexity

Perplexity favorece ligeiramente o GitHub (3,1%) sobre o Cursor (2,7%) em visibilidade, indicando uma leve preferência pelo GitHub Copilot devido ao seu reconhecimento mais amplo nas comunidades de codificação. O tom de sentimento é neutro para levemente positivo para o GitHub, sem insights críticos sobre o Cursor.

deepseek
deepseek

Deepseek dá visibilidade igual ao GitHub (2,7%) e ao Cursor (2,7%), mas também menciona 'Copilot' explicitamente (0,1%), insinuando uma leve inclinação em direção ao GitHub Copilot devido à associação direta. O tom de sentimento é neutro a levemente positivo para o GitHub Copilot, faltando avaliação crítica do Cursor.

google
google

O Google mostra visibilidade mínima para GitHub (0,1%) e nenhuma menção ao Cursor, sugerindo uma percepção fraca e contextualmente irrelevante de ambos em relação à pergunta. O tom de sentimento é neutro, sem dados significativos para avaliar a preferência por qualquer ferramenta.

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

O GitHub Copilot emerge como o principal assistente de codificação em IA para ROI com base na participação de visibilidade e na percepção de integração do ecossistema entre os modelos. Sua alta visibilidade consistente, especialmente na análise do ChatGPT, enfatiza seu valor pelo preço entre os desenvolvedores.

gemini
gemini

O GitHub Copilot detém a maior participação de visibilidade em 2,8%, sugerindo uma leve preferência por seu reconhecimento e adoção entre os desenvolvedores para assistência em codificação. O tom é neutro, focando na visibilidade sem julgamento de valor explícito.

deepseek
deepseek

O GitHub Copilot novamente lidera com uma participação de visibilidade de 3,1%, indicando forte reconhecimento como assistente de codificação, provavelmente devido à sua integração e base de usuários; o sentimento permanece neutro com ênfase na presença em vez de avaliação direta de ROI.

perplexity
perplexity

O GitHub Copilot e o Tabnine empatam em 3,1% de participação de visibilidade, com um tom neutro refletindo reconhecimento igual, embora o modelo não aprofunde os benefícios específicos de ROI, focando puramente em métricas de exposição.

chatgpt
chatgpt

O GitHub Copilot domina com uma participação de visibilidade de 9,6%, superando amplamente os outros, indicando um forte sentimento positivo por sua eficácia percebida e integração em ambientes de codificação, correlacionando-se diretamente a um melhor ROI pelo preço.

grok
grok

O GitHub Copilot lidera com uma participação de visibilidade de 3,0%, com um tom neutro a positivo sugerindo confiabilidade e adoção pela comunidade, embora o ROI seja indiretamente inferido pela visibilidade em vez de análise explícita de custo-valor.

google
google

O GitHub Copilot empata com outros em uma baixa participação de visibilidade de 0,3%, refletindo um tom neutro a cético devido a dados limitados e amparo, sem indicação clara de ROI ou preferência por qualquer assistente de codificação específico.

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

O GitHub emerge como a principal ferramenta de codificação em IA para desenvolvedores juniores e seniores na maioria dos modelos devido à sua alta visibilidade consistente e forte suporte ao ecossistema.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT favorece fortemente o GitHub com uma participação de visibilidade de 7,6%, destacando sua robusta comunidade e recursos extensivos ideais para juniores que precisam de orientação e seniores que buscam colaboração. Seu tom é positivo, enfatizando a versatilidade do GitHub ao lado de ferramentas como Tabnine (7,3%) para conclusão de código.

perplexity
perplexity

Perplexity também prioriza o GitHub com uma participação de visibilidade de 3,3%, focando em sua ampla acessibilidade para todos os níveis de habilidade, embora seu conjunto de dados limitado sugira um tom cauteloso e neutro. Ele negligencia ferramentas especializadas, indicando um foco em plataformas mainstream para uso geral.

deepseek
deepseek

Deepseek tende para GitHub e Tabnine igualmente (ambos em 2,7%), valorizando o GitHub por seu ecossistema adequado para seniores e o Tabnine por sua assistência baseada em IA benéfica para juniores, com um tom positivo. Equilibra ferramentas impulsionadas por comunidade e por IA como complementares.

gemini
gemini

Gemini favorece o GitHub (2,4%) por seus recursos colaborativos atraentes para seniores, enquanto observa o VS Code (1,5%) por sua usabilidade leve para juniores, com um tom neutro a positivo. Seu foco é na integração prática dentro dos ambientes de codificação.

grok
grok

Grok destaca o GitHub, VS Code, Tabnine e Cursor (cada um em torno de 1,9%) com um tom positivo, elogiando o GitHub e o VS Code por interfaces amigáveis para juniores e ferramentas de IA como Tabnine para a produtividade dos seniores. Enfatiza um conjunto diversificado de ferramentas que acomodam níveis de experiência variados.

google
google

O Google mostra engajamento mínimo com uma participação de visibilidade de 0,1% para o GitHub e outros, adotando um tom neutro a cético devido a dados limitados. Sua percepção carece de profundidade, oferecendo pouco insight sobre preferências para desenvolvedores juniores ou seniores.

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

O GitHub emerge como a principal ferramenta de codificação em IA na maioria dos modelos devido à sua participação de visibilidade consistentemente alta e versatilidade percebida entre as linguagens de programação.

grok
grok

Grok favorece o GitHub com uma participação de visibilidade de 2,7%, destacando sua ampla utilidade em múltiplas linguagens de programação, apoiado por um tom de sentimento positivo que enfatiza a força do seu ecossistema. Seu foco em ferramentas como JetBrains (2,4%) também sugere uma preferência por ambientes de desenvolvimento robustos.

deepseek
deepseek

Deepseek prioriza o GitHub (2,5%) e o Tabnine (2,5%) igualmente, com um tom de sentimento neutro indicando utilidade equilibrada para diversas necessidades de codificação. Percebe o GitHub como uma plataforma versátil e o Tabnine como um forte assistente de codificação em IA entre as linguagens.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT favorece fortemente o GitHub (9,3%) e o Tabnine (8,8%), com um tom de sentimento positivo enraizado em sua ampla adoção e interfaces amigáveis para diversas linguagens de programação. Também destaca o VS Code (6,7%) como uma ferramenta chave, sublinhando acessibilidade e integração.

perplexity
perplexity

Perplexity tende para o GitHub (3,3%) com um tom de sentimento positivo, citando seu suporte comunitário e aplicabilidade entre linguagens de programação. O Cursor (2,8%) também ganha atenção por seu papel emergente em ambientes de codificação assistida por IA.

gemini
gemini

Gemini apoia o GitHub (2,5%) como uma ferramenta líder com um tom de sentimento neutro a positivo, focando em sua compatibilidade com múltiplas linguagens e forte ecossistema comunitário. Também observa o VS Code (1,8%) como uma opção amigável para diversas tarefas de codificação.

google
google

O Google não mostra um favorito claro devido a uma participação de visibilidade uniformemente baixa (0,1%) entre todas as ferramentas, incluindo o GitHub, com um tom de sentimento neutro. Seus dados limitados sugerem uma falta de viés forte ou de insight profundo sobre suporte a linguagens específicas.

FAQs

Insights-chave sobre a posição de mercado da sua marca, cobertura de IA e liderança de tópicos.

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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