[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-ai-coding-tools-developers-use-at-work-zh":3,"article-related-ai-coding-tools-developers-use-at-work-zh":28,"series-research-325bf481-3451-4754-8958-80df56ab1ff7":87},{"id":4,"slug":5,"title":6,"content":7,"summary":8,"source":9,"source_url":10,"author":11,"image_url":12,"cover_image":12,"category":13,"language":14,"translated_content":11,"related_article_id":15,"keywords":16,"key_takeaways":11,"views":25,"created_at":26,"published_at":27,"topic_cluster_id":11},"325bf481-3451-4754-8958-80df56ab1ff7","ai-coding-tools-developers-use-at-work-zh","開發者上班都在用哪些 AI 工具","\u003Cp>\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002F2026-data-science-jobs-new-grads-zh\">2026\u003C\u002Fa> 年 1 月，\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.jetbrains.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">JetBrains\u003C\u002Fa> 調查了 1 萬多名專業開發者。結果很直接：90% 已在工作中用 AI 工具寫程式或處理開發任務。這數字很猛，但更值得看的是，大家到底把哪些工具留在日常流程裡。\u003C\u002Fp>\u003Cp>講白了，市場早就不是「要不要用 AI」。現在是「哪個 AI 真的好用」。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fblog.jetbrains.com\u002Fresearch\u002F2026\u002F04\u002Fwhich-ai-coding-tools-do-developers-actually-use-at-work\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">JetBrains 的 AI Pulse 調查\u003C\u002Fa> 顯示，開發者正在分成兩派。有人愛在瀏覽器開聊天框。有人要 AI 直接進 IDE、Terminal，甚至 Agent 工作流。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>90% 的開發者，工作上已經碰 AI\u003C\u002Fh2>\u003Cp>先看最硬的數字。到 2026 年 1 月，90% 的受訪開發者說，他們在工作中會 नियमित 使用至少一種 AI 工具。這不是小眾玩家在玩票。這是辦公室日常了。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1775650384006-q73z.png\" alt=\"開發者上班都在用哪些 AI 工具\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>JetBrains 也發現，74% 的人已經用上專門給開發者的 AI 工具。像是助手、編輯器整合、Agent，而不是一般聊天機器人。這代表大家不只是在問問題。大家在找能直接進工作流的工具。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我覺得這個差別很重要。聊天機器人像是隨手問同事。專用工具則像是把同事塞進編輯器裡。前者方便，後者才會真的留下來。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>90% 的開發者在工作中使用 AI\u003C\u002Fli>\u003Cli>74% 已採用開發者專用 AI 工具\u003C\u002Fli>\u003Cli>樣本超過 10,000 名專業開發者\u003C\u002Fli>\u003Cli>研究內容做了 8 種語言在地化\u003C\u002Fli>\u003Cli>涵蓋開發者、DevOps、QA、資料科學等角色\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>這份調查的樣本也不算偏科。受訪者包含一般程式設計師、AI\u002FML 工程師、DevOps、架構師、資料科學家，還有會寫程式的 QA。大約 90% 的樣本都屬於開發者或程式設計師。\u003C\u002Fp>\u003Cp>所以這不是網路聲量，而是工作現場。你如果想知道公司到底會買什麼、標準化什麼、試用什麼，這份資料比產品發表會實在多了。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Claude Code 和 Copilot，真的進到工作裡\u003C\u002Fh2>\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fclaude-code\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Claude Code\u003C\u002Fa> 是這份報告裡最會衝的工具。2026 年 1 月，57% 的開發者聽過它。2025 年 9 月是 49%。2025 年 4 到 6 月只有 31%。工作採用率也拉到 18%。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這個成長很有感。更誇張的是滿意度。JetBrains 給 Claude Code 的 CSAT 是 91%，NPS 是 54。白話就是，用過的人很願意推薦。這種口碑，通常比廣告有效得多。\u003C\u002Fp>\u003Cp>真人講過一句很貼切的話。\u003Cblockquote>\"The shift toward best-of-breed agents demonstrates that product excel\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fapple-50-how-it-can-still-win-in-ai-zh\">le\u003C\u002Fa>nce now outweighs ecosystem lock-in.\"\u003C\u002Fblockquote>這句是 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.jetbrains.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">JetBrains\u003C\u002Fa> 研究團隊的觀察。意思很明白：現在大家更看重工具本身，不太吃生態綁定那套了。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffeatures\u002Fcopilot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">GitHub Copilot\u003C\u002Fa> 還是最有名的工具。知名度 76%，工作採用率 29%。但它的成長已經放慢。它在超大公司裡還是很強。員工數超過 5,000 人的公司，採用率到 40%。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcursor.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cursor\u003C\u002Fa> 也很有存在感。知名度 69%，工作採用率 18%。這表示市場沒有只看聲量。大家開始挑輸出品質、整合程度、還有信任感。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Claude Code：57% 知名度，18% 工作採用率\u003C\u002Fli>\u003Cli>Claude Code：CSAT 91%，NPS 54\u003C\u002Fli>\u003Cli>GitHub Copilot：76% 知名度，29% 工作採用率\u003C\u002Fli>\u003Cli>5,000 人以上公司，Copilot 採用率 40%\u003C\u002Fli>\u003Cli>Cursor：69% 知名度，18% 工作採用率\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>這裡的訊號很清楚。開發者不是只在採 AI。大家是在分辨哪個工具真的能幫忙。以前大家以為一家廠商可以吃下整條流程。現在看起來，這想法沒那麼穩了。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>聊天機器人還在，Agent 已經進場\u003C\u002Fh2>\u003Cp>聊天介面還是很重要。JetBrains 發現，28% 的開發者在工作中用 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fchat.openai.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ChatGPT\u003C\u002Fa> 做開發相關事情。這比某些專用工具還高。說明純文字提問，還是很多團隊的第一站。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1775650390956-vxd1.png\" alt=\"開發者上班都在用哪些 AI 工具\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>其他聊天工具的使用率沒那麼高，但也不能忽略。8% 的開發者用 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgemini.google.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gemini\u003C\u002Fa>。7% 用 Claude 的聊天介面。至於 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fcodex\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">OpenAI Codex\u003C\u002Fa>，在 2026 年 1 月的資料裡，知名度 27%，工作採用率 3%。JetBrains 也提醒，這份數據收集時，Codex 桌面版和 ChatGPT 內部推廣還沒正式放大。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fantigravity.google\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Google Antigravity\u003C\u002Fa> 是一個很有意思的新面孔。它在 11 月推出，到 2026 年 1 月就拿到 6% 的採用率。對一個新編輯器來說，這速度不慢。畢竟大家早就有習慣、訂閱，還有一堆快捷鍵。\u003C\u002Fp>\u003Cp>JetBrains 自己的工具也有份。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.jetbrains.com\u002Fai\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">JetBrains AI Assistant\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.jetbrains.com\u002Fjunie\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Junie\u003C\u002Fa> 合計有 11% 的使用率。AI Assistant 是 9%，Junie 是 5%。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這個格局很好懂。聊天機器人是最容易上手的入口。Agent 和編輯器整合，才是更深的使用層。開發者要的是「在 code 旁邊幫忙」，不是「去另一個分頁聊天」。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>ChatGPT 聊天機器人：28% 工作使用率\u003C\u002Fli>\u003Cli>Gemini：8% 工作使用率\u003C\u002Fli>\u003Cli>Claude 聊天介面：7% 工作使用率\u003C\u002Fli>\u003Cli>OpenAI Codex：27% 知名度，3% 工作採用率\u003C\u002Fli>\u003Cli>Google Antigravity：2026 年 1 月達 6% 採用率\u003C\u002Fli>\u003Cli>JetBrains AI Assistant：9% 使用率\u003C\u002Fli>\u003Cli>Junie：5% 使用率\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>JetBrains 押注開放式 Agent 工作流\u003C\u002Fh2>\u003Cp>JetBrains 不只是做調查。它也在調自己的產品方向。公司想做的是開放生態。開發者可以依任務選不同 Agent，不必被單一供應商綁死。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這個方向已經出現在幾個產品裡。JetBrains IDE 可以在 AI chat 裡接 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fclaude-code\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Claude Agent\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fcodex\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">OpenAI Codex\u003C\u002Fa>。它也能透過 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fagentclientprotocol.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Agent Client Protocol\u003C\u002Fa> 接其他 Agent。JetBrains 也說，Codex 可以搭配 OpenAI API key，或直接用 ChatGPT 訂閱。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.jetbrains.com\u002Fcentral\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">JetBrains Central\u003C\u002Fa> 是它的控制平面。它管治理、雲端 runtime，還有共享語意層。目標是讓 Agent 看懂整個 code 結構。這說法很大，但方向很清楚。Agent 要當基礎設施來管，不是當玩具。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.jetbrains.com\u002Fair\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Air\u003C\u002Fa> 目前是公開預覽版。它可以在隔離的 Docker container 或 Git worktree 裡同時跑多個 Agent。JetBrains 說，這樣 Agent 能理解 symbols、commit、methods，而且不會碰到主工作副本。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.jetbrains.com\u002Fjunie\u002Fcli\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Junie CLI\u003C\u002Fa> 也已經進入 beta。它支援 BYOK，也能切 OpenAI、\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fanthropic-claude-mythos-preview-meaning-zh\">Anth\u003C\u002Fa>ropic、Google、Grok。這不是小功能。等團隊開始比成本、延遲、輸出品質時，這種彈性就很值錢。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>JetBrains AI Assistant：9% 使用率\u003C\u002Fli>\u003Cli>Junie：5% 使用率\u003C\u002Fli>\u003Cli>兩者合計：11%\u003C\u002Fli>\u003Cli>Air 支援 Docker container 與 Git worktree\u003C\u002Fli>\u003Cli>Junie CLI 支援 OpenAI、Anthropic、Google、Grok\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>我的看法很直接。JetBrains 在押注下一層競爭是 orchestration。當開發者開始同時用多個 Agent，真正贏的會是能幫你比較、控管、稽核的平台。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>這對團隊採購有什麼意思\u003C\u002Fh2>\u003Cp>這份調查其實在提醒大家一件事。AI 已經進到工作裡了。問題不是要不要開放，而是要選哪個工具，才符合團隊流程、資安規則和預算。\u003C\u002Fp>\u003Cp>對工程主管來說，瀏覽器聊天框適合臨時問答。編輯器內的 Agent，則更適合重複改碼、跨檔案處理、repo 級任務。前者便宜好上手。後者才會真的影響產能。\u003C\u002Fp>\u003Cp>下一個該看的數字，不是個人用了幾次，而是組織層級怎麼標準化。JetBrains 說，之後會繼續追蹤 Agent 工作流，以及導入時遇到的問題。照這次的結果看，接下來的競爭，不是誰最會聊天，而是誰最能幫團隊交付。\u003C\u002Fp>\u003Cp>所以問題很簡單。你們公司是要標準化大家都認得的工具，還是那個開發者下班後還會自己打開的工具？\u003C\u002Fp>\u003Ch2>結語：接下來會更像「多工具混用」\u003C\u002Fh2>\u003Cp>如果你在帶團隊，我會建議先看三件事。第一，開發者現在到底用哪個 AI。第二，工具有沒有進 IDE 或 Terminal。第三，資安和成本能不能接受。這三件事比單純比模型名稱更實際。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我自己的預測是，2026 年下半年，團隊不會只選一個 AI 工具。大家會更像在選一組工具。聊天機器人、IDE 助手、Agent 平台，各做各的事。誰能把這三層接順，誰就比較容易留下來。\u003C\u002Fp>","JetBrains 調查 1 萬多名開發者發現，90% 已在工作中使用 AI。Claude Code、Copilot、ChatGPT 佔據日常編碼場景，重點已從「要不要用」變成「用哪個」。","blog.jetbrains.com","https:\u002F\u002Fblog.jetbrains.com\u002Fresearch\u002F2026\u002F04\u002Fwhich-ai-coding-tools-do-developers-actually-use-at-work\u002F",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1775650384006-q73z.png","research","zh","2b8afa19-8425-4266-a2b6-85bb4aeb3521",[17,18,19,20,21,22,23,24],"AI coding tools","開發者工具","Claude Code","GitHub Copilot","ChatGPT","JetBrains","Agent 工作流","AI 開發",5,"2026-04-08T12:12:45.963804+00:00","2026-04-08T12:12:45.776+00:00",{"tags":29,"relatedLang":46,"relatedPosts":50},[30,31,33,35,37,39,41,44],{"name":18,"slug":18},{"name":21,"slug":32},"chatgpt",{"name":22,"slug":34},"jetbrains",{"name":20,"slug":36},"github-copilot",{"name":19,"slug":38},"claude-code",{"name":17,"slug":40},"ai-coding-tools",{"name":42,"slug":43},"agent 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