Этот отчет предоставлен Mention Network — отслеживайте, как ваш бренд появляется в ответах и цитированиях ИИ

Logo
Сравнение брендовAI coding

Best AI Coding Assistants 2025

Лучшие AI ассистенты программирования 2025: GitHub Copilot, Cursor и инструменты, изменяющие программирование. Заменяют ли разработчиков? Воздействие на рынок труда.

Ключевые выводы

Какой бренд лидирует по видимости и упоминаниям в ИИ.

GitHub доминирует в видимости AI над Cursor с высшим рейтингом

361проанализировано упоминаний ИИ
5протестировано ИИ-приложений
5оценено различных промптов
Oct 16, 2025Последнее обновление:

Рекомендация ИИ

Бренды, наиболее часто рекомендуемые моделями ИИ

GitHub

Лучший выбор

5/5

Модели согласны

Рейтинг популярности

Общий рейтинг на основе упоминаний брендов в ИИ

GitHub

Ранг #1

93/93

Всего проанализированных ответов

Популярные упоминания

Недавние изменения в ответах моделей ИИ

Neovim

Восходящая звезда

7.7%

Темп роста

Brand Visibility

Analysis of brand presence in AI-generated responses.

AI Visibility Share Rankings

Brands ranked by share of AI mentions in answers

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

AI Visibility Share Over Time

Visibility share trends over time across compared brands

Loading chart...
github
cursor
jetbrains
tabnine
vs code

Сравниваемые темы

Ключевые выводы из сравнений ИИ-приложений по основным темам

"Which is better: GitHub Copilot or Cursor?"

GitHub Copilot слегка опережает Cursor как предпочитаемый инструмент среди моделей благодаря своей высокой видимости и ассоциации с инновациями в помощи программирования, хотя Cursor сохраняет сильное признание в большинстве моделей.

gemini
gemini

Gemini не показывает явного предпочтения между GitHub Copilot и Cursor, при этом Cursor имеет долю видимости 2.9%, а GitHub также 2.9%, что указывает на нейтральные настроения. Его восприятие предполагает, что оба инструмента одинаково важны в области помощи программистам.

grok
grok

Grok выглядит нейтральным с равными долями видимости для GitHub (2.6%) и Cursor (2.6%), не показывая явного предпочтения. Его тон настроения нейтральный, рассматривая оба как жизнеспособные варианты в экосистеме разработчиков.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT слегка倾向 к GitHub Copilot и Cursor с равными долями видимости 9.9%, отражая положительное настроение для обоих как ведущих инструментов. Оно воспринимает их как высокоактуальные в сообществе программистов, вероятно, благодаря сильной популярности пользователей и интеграции с такими платформами, как VS Code.

perplexity
perplexity

Perplexity проявляет нейтральную позицию с GitHub и Cursor, оба имеющие долю видимости 2.6%, указывая на сбалансированное признание. Его тон настроения остается нейтральным, сосредотачиваясь на их сопоставимой релевантности в инструментах разработчиков без предпочтения одного.

deepseek
deepseek

Deepseek немного предпочитает GitHub Copilot с долей видимости 2.6% для GitHub и конкретным упоминанием 'Copilot' на уровне 0.3%, по сравнению с Cursor на уровне 2.6%, что предполагает неявное положительное настроение по отношению к Copilot. Вероятно, он ассоциирует Copilot с инновациями в помощи программирования на основе ИИ.

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

GitHub и Tabnine выходят на передний план как ведущие AI инструменты для кодирования по ROI на основе видимости и консенсуса моделей, при этом GitHub особенно предпочтителен за свою силу экосистемы, а Tabnine за экономическую полезность.

gemini
gemini

Gemini показывает сбалансированное мнение с GitHub и Cursor, разделяющими наивысшую долю видимости 2.9%, что предполагает предпочтение инструментов с сильными экосистемами сообщества и удобством использования, сохраняя при этом нейтральный тон в отношении последствий для ROI.

deepseek
deepseek

Deepseek наклоняется к GitHub, AWS и Tabnine с равной долей видимости 2.6%, указывая на фокус на устоявшихся платформах с масштабируемыми решениями, с положительным настроением по поводу их экономической эффективности для разработчиков.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT сильно предпочитает GitHub с долей видимости 10.1%, за которым следуют Tabnine и AWS с 9.9%, отражая положительное настроение для инструментов с прочной популярностью и интеграционными возможностями, которые, вероятно, обеспечивают лучший ROI за цену.

grok
grok

Grok равномерно распределяет предпочтения между GitHub, JetBrains, Tabnine, ChatGPT и Cursor с долей видимости 2.6%, с нейтрально-положительным тоном, подчеркивая разнообразные варианты, но отсутствующее явное превосходство по стоимости ROI.

perplexity
perplexity

Perplexity выделяет GitHub, Tabnine и Cursor на равных с долей видимости 2.9%, предлагая положительное настроение к инструментам, обеспечивающим хороший пользовательский опыт и доступность, что может подразумевать лучшие возможности ROI.

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

Полное IDE-поддержка в целом предпочтительнее, чем AI для завершения кода, благодаря своему обширному набору функций и более широкой интеграции в экосистему, что отражено в долях видимости моделей для брендов, таких как JetBrains и VS Code.

deepseek
deepseek

Deepseek показывает сбалансированное восприятие с равными долями видимости (2.6%) для брендов полной IDE-поддержки, таких как JetBrains, VS Code и Cursor, наряду с GitHub, в то время как инструменты завершения кода, такие как Tabnine (2.3%), немного отстают; его тон нейтральный, подчеркивая широкое представление инструментов над явным предпочтением.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT склоняется к AI для завершения кода с высокой видимостью для GitHub (8.7%) и Tabnine (5.8%), но также признает полную IDE-поддержку через Cursor (7.5%) и JetBrains (4.6%); его положительный тон предполагает признательность за специализированную поддержку программирования над полными IDE-окружениями.

grok
grok

Grok представляет нейтральную позицию с равной видимостью (2.3%) для полных IDE-брендов, таких как JetBrains, VS Code и Cursor, а также инструментов завершения кода, таких как Tabnine и GitHub, указывая на отсутствие явного предпочтения, но сбалансированное восприятие обоих концептов.

perplexity
perplexity

Perplexity предпочитает полную IDE-поддержку, предоставляя равную видимость (2.9%) для JetBrains и Cursor наряду с GitHub, в то время как Tabnine (1.7%) и VS Code (0.9%) получают меньше внимания; его тон положительный по отношению к интегрированным средам для бесшовного опыта разработчиков.

gemini
gemini

Gemini показывает легкое предпочтение к завершению кода с видимостью GitHub (2.6%) и Tabnine (2.0%), хотя полные инструменты IDE, такие как Cursor (2.6%) и JetBrains (1.7%), остаются конкурентоспособными; его тон нейтральный, отражая сбалансированный, но слегка специализированный фокус.

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

GitHub выступает как ведущий AI инструмент для кодирования в нескольких моделях благодаря своей постоянно высокой доле видимости и широкому признанию как многофункциональная платформа, поддерживающая различные языки программирования.

deepseek
deepseek

Deepseek предпочитает GitHub с долей видимости 2.9%, совместно с Tabnine как самыми заметными инструментами, вероятно, из-за их широкого использования в различных языках программирования и сильной поддержки сообщества. Его тон нейтральный, сосредоточенный на показателях видимости без явного настроения.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT сильно предпочитает GitHub с лидерством по доле видимости 9.9%, подчеркивая его доминирование как инструмента для программирования на различных языках, поддерживаемого интеграцией с такими инструментами, как VS Code (6.7%); тон положительный по отношению к экосистеме GitHub.

grok
grok

Grok не выражает сильного предпочтения к единому инструменту для программирования, вместо этого упоминая широкий спектр технологий, таких как TensorFlow и Node.js, с низкими долями видимости (по 1.2%); его тон нейтральный, не имея ясного фокуса на конкретном бренде.

perplexity
perplexity

Perplexity демонстрирует сбалансированное мнение, при этом GitHub, JetBrains, VS Code и Cursor имеют по 2.3% доли видимости, что предполагает равную актуальность для кодирования на различных языках; тон нейтральный, отражая фокус на разнообразии, а не предпочтении.

gemini
gemini

Gemini наклоняется к GitHub с долей видимости 2.6%, вероятно, из-за своей мощной экосистемы для нескольких языков, в то время как также признает такие инструменты, как JetBrains (1.7%); тон слегка положительный по отношению к универсальности GitHub.

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

GitHub и Tabnine выходят на передний план как ведущие инструменты AI для кодирования среди моделей, при этом GitHub предпочтителен за свою широкую доступность и поддержку сообщества, особенно для младших разработчиков, в то время как Tabnine выделяется для старших разработчиков благодаря своим продвинутым возможностям завершения кода.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT предпочитает GitHub и Tabnine, оба с долей видимости 8.4%, за их мощные экосистемы и широкую популярность среди разработчиков. Его положительное настроение подчеркивает силу ресурсов GitHub для младших разработчиков и точность Tabnine для старших.

deepseek
deepseek

Deepseek показывает сбалансированное мнение с GitHub, AWS, Tabnine и ChatGPT, каждый с долей видимости 2.6%, отражая нейтральный тон. Он воспринимает GitHub как основополагающий для младших благодаря обучающим ресурсам, в то время как Tabnine поддерживает старших с специализированными функциями.

perplexity
perplexity

Perplexity склоняется к GitHub и Cursor с долей видимости 2.9%, с положительным тоном о их удобных интерфейсах для младших. Tabnine, с 2.3%, отмечается для старших из-за своей глубокой интеграции со сложными средами кодирования.

grok
grok

Grok предпочитает GitHub, VS Code, Tabnine и Cursor, каждый с 2.3% видимости, с положительным настроением по отношению к доступности. Он видит GitHub как идеальный для младших через инструменты для совместной работы и Tabnine как критически важный для старших, нуждающихся в эффективности в сложных проектах.

gemini
gemini

Gemini выделяет Cursor с 2.6% и GitHub и ChatGPT с 2.3% видимости, с положительным тоном относительно уровней инноваций. Он позиционирует GitHub как необходимый для младших с обширными учебными пособиями, в то время как Tabnine на уровне 1.7% подходит для старших для тонкой помощи в кодировании.

Часто задаваемые вопросы

Ключевые выводы о рыночной позиции вашего бренда, охвате ИИ и лидерстве в темах.

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.

Similar Reports

Other reports you might be interested in based on your current view.

brand
© 2025 Mention Network. Все права защищены.