JetBrains Developer Ecosystem 2026: что 15 509 разработчиков говорят об AI-агентах (Рубрика #AI4SDLC) JetBrains опубликовала срез десятого ежегодного Developer Ecosystem Survey. Опрос проходил с мая по июль 2026 года, в анализ вошли 15 509 профессиональных разработчиков. Было восемь языков, региональные квоты и статистические веса по региону, занятости, языкам программирования и знакомству с продуктами JetBrains. Что получилось: - 90% респондентов используют AI-агентов для разработки на работе хотя бы раз в неделю, 68% — ежедневно; - Claude Code вырос с 18% в январе до 39%. В США — 47%, а для 31% разработчиков это основной AI-инструмент; - GitHub Copilot снизился с 29% до 21%, Cursor — с 18% до 12%; - Codex вырос с 3% до 16%, а его узнаваемость — с 27% до 65%; - OpenCode набрал 7%, Google Antigravity — 6%, JetBrains AI Assistant и/или Junie вместе — 9%. Рост Claude Code и Codex — сильный рыночный сигнал: расклад рабочих инструментов быстро меняется. Но показатель использования здесь легко прочитать слишком широко. Заголовок говорит об агентах, но вопрос на графике шире: какие AI tools респондент использует на работе. В одном списке смешаны агенты, ассистенты и редакторы; ответы множественные, а показана лишь часть списка. Поэтому 39% и 21% — не доли рынка, не оплаченные лицензии и не телеметрия. Один разработчик мог отметить Claude Code, Copilot и Codex. С репрезентативностью тоже есть нюанс. Выборка большая, международная, квотированная и взвешенная, но вероятностного случайного отбора в опубликованных материалах нет. Был открытый opt-in-набор с призами, скидкой на лицензию и наградой за приведённых участников. Большое N уменьшает случайный шум, но не самоотбор — например, повышенный интерес к AI или JetBrains. Подробная ссылка из нового материала пока ведет на методологию опроса 2025 года. Для волны 2026 не опубликованы каналы рекрутинга, показатель участия, размеры страновых подвыборок, эффективный размер после взвешивания и обезличенные исходные данные. Поэтому 47% для США стоит читать осторожнее, чем глобальный результат. И еще: январские цифры взяты из AI Pulse, а летние — из Developer Ecosystem Survey. Это разные срезы, а не наблюдение за одними людьми. Можно говорить, что доля Copilot между опросами снизилась. Нельзя — что конкретные пользователи «перешли» в Claude Code или почему они это сделали. Так что я бы использовал исследование как рыночный радар, а не точный измерительный прибор. Claude Code вышел вперед среди показанных инструментов, Codex быстро набрал долю, прежние лидеры просели. Но для решения внутри компании нужен уже свой приборный щит: активное использование, принятые изменения, время ревью, доля переделок, инциденты и стоимость полезной задачи. Иначе глобальные 90% легко превращаются в еще одну красивую цифру внедрения без ответа на вопрос, что стало лучше. #AI4SDLC #AI #Agents #Research #Metrics #DevTools