The Million Club — ทุกเครื่องมือเขียนโค้ด AI, IDE และ Agent จัดอันดับตามการเข้าชมจริง

การจัดอันดับฉบับเต็ม

นี่คือเครื่องมือเขียนโค้ด AI, IDE และ Agent ทั้ง 76 รายการ จัดอันดับตามการเข้าชมรายเดือน ทุกเครื่องมือมีระดับฟรี สเกลมีตั้งแต่ 504 ล้านของ GitHub Copilot ลงไปถึง 7.8 แสนของ Rork — และทุกเครื่องมือในระหว่างนั้นเป็นตัวแทนของชุมชนนักพัฒนาที่แท้จริงและกระตือรือร้นที่เลือกการพัฒนาที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI

การปฏิวัติ IDE

GitHub Copilot ที่มีการเข้าชม 504 ล้านครั้งต่อเดือนนั้นอยู่เหนือทุกสิ่งทุกอย่างในรายการนี้ จนแทบจะไม่ได้อยู่ในอันดับเดียวกัน การเข้าชมครึ่งพันล้านครั้ง นั่นมากกว่าเครื่องมือสิบห้ารายการถัดไปรวมกัน Copilot ไม่เพียงแต่ชนะตลาดผู้ช่วยโค้ด AI — แต่มันกำหนดนิยาม ฝังตัวเองอยู่ในโปรแกรมแก้ไขโค้ดที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลก และกลายเป็นบรรทัดฐานที่คู่แข่งทุกรายวัดผลตาม

แต่เรื่องราวที่แท้จริงในปี 2025 ไม่ใช่ความโดดเด่นของ Copilot — แต่คือการระเบิดของ IDE ที่เป็น AI-native ซึ่งกำลังท้าทายระบบนิเวศ VS Code ทั้งหมดตั้งแต่เริ่มต้น

ยักษ์ใหญ่ที่หายไปสมควรได้รับการกล่าวถึง Claude Code จาก Anthropic ได้กลายเป็นที่ชื่นชอบของนักพัฒนาเนื่องจากการใช้เหตุผลเชิงลึกและความสามารถในการเขียนโค้ดแบบ Agentic แต่มันทำงานผ่านอินเทอร์เฟซ Claude และ CLI โดยไม่มีโดเมนของตัวเอง OpenAI Codex และ Google Gemini CLI ก็อยู่ในตำแหน่งเดียวกัน — ถูกใช้อย่างมหาศาล แต่มองไม่เห็นสำหรับเมตริกการเข้าชมเว็บ หากเครื่องมือเหล่านี้มีโดเมนแบบสแตนด์อโลน สิบอันดับแรกของการจัดอันดับนี้จะดูแตกต่างไปจากเดิมมาก

การระเบิดของเครื่องมือสร้างแอป

เรื่องราวการจราจรที่น่าทึ่งที่สุดในการจัดอันดับทั้งหมดนี้เป็นของ Lovable ด้วยการเข้าชมรวม 45.39 ล้านครั้งในสองโดเมน มันปรากฏขึ้นดูเหมือนจะมาจากที่ไหนก็ไม่รู้เพื่อกลายเป็นเครื่องมือสร้างแอป AI ที่มีผู้เข้าชมมากที่สุดบนอินเทอร์เน็ต อธิบายสิ่งที่คุณต้องการ — "เครื่องมือจัดการโครงการพร้อมกระดานคัมบังและแชททีม" — และ Lovable จะสร้างแอปพลิเคชัน full-stack ปรับใช้ และส่งมอบโค้ดให้คุณ

โมเดล "อธิบายและปรับใช้" นี้ได้ระเบิดเป็นหมวดหมู่ทั้งหมด Bolt ที่ 6.44 ล้านรวมกัน, Replit ที่ 12.7 ล้านรวมกัน, v0 ของ Vercel ที่ 5.3 ล้าน, Emergent ที่ 4 ล้าน และ WebSim ที่ 1.47 ล้าน — แต่ละรายใช้มุมมองที่แตกต่างกันเล็กน้อยบนสมมติฐานเดียวกัน Bolt เน้นความเร็วและความเรียบง่าย Replit ห่อหุ้มการสร้างในสภาพแวดล้อมการพัฒนาเต็มรูปแบบพร้อมโฮสติ้ง v0 เชี่ยวชาญด้านส่วนประกอบ UI และโค้ด frontend จุดร่วม: คุณอธิบาย AI สร้าง

ผู้สร้างเว็บไซต์รายเดิมกำลังปรับตัวอย่างรวดเร็ว Wix ที่ 34.22 ล้านได้วางเลเยอร์การสร้าง AI ทั่วทั้งแพลตฟอร์ม — ตั้งแต่เค้าหน้ากระดาษไปจนถึงข้อความไปจนถึงการสร้างภาพ Webflow ที่ 6.4 ล้านให้บริการกลุ่มที่เน้นการออกแบบด้วยเลย์เอาต์ที่ตอบสนองซึ่งช่วยด้วย AI Framer ที่ 4.75 ล้านกำหนดเป้าหมายไปที่ขั้นตอนการทำงาน "ออกแบบสู่ไซต์" ด้วย AI ที่เข้าใจทั้งการออกแบบภาพและการสร้างโค้ด

แพลตฟอร์ม no-code เล่าเรื่องราวที่แตกต่างออกไป Airtable ที่ 22 ล้าน, PowerApps ที่ 14.1 ล้าน, Bubble ที่ 3.74 ล้านรวมกัน และ Glide ที่ 2.82 ล้านรวมกัน ได้อนุญาตให้ผู้ที่ไม่ใช่นักพัฒนาสร้างแอปพลิเคชันมาหลายปีแล้ว AI เติมพลังให้กับข้อเสนอของพวกเขา — สิ่งที่เคยต้องใช้การกำหนดค่าแบบลากและวางอย่างระมัดระวังตอนนี้เกิดขึ้นจากคำอธิบายที่เป็นข้อความ Retool ที่ 1.66 ล้านและ Knack ที่ 1.21 ล้านให้บริการเครื่องมือภายในองค์กรด้วยแนวทางที่เสริมด้วย AI เช่นเดียวกัน

การลุกฮือของ Agent

Manus ที่มีการเข้าชมรวม 16.64 ล้านครั้งคือเรื่องราว Agent ที่โดดเด่นของปี 2025 ในขณะที่ AI Agent อื่นๆ ยังคงเป็นเดโมและงานวิจัย Manus ได้ส่งมอบผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้จริงสำหรับงานที่ไม่ธรรมดา — การวิจัย การวิเคราะห์ข้อมูล การท่องเว็บ การเรียกใช้โค้ด ทั้งหมดนี้ได้รับการจัดการโดย AI ที่วางแผนและดำเนินการขั้นตอนการทำงานหลายขั้นตอนโดยอัตโนมัติ

หมวดหมู่ระบบอัตโนมัติของขั้นตอนการทำงานเป็นระบบนิเวศที่เติบโตเต็มที่ของตัวเอง n8n ที่ 15.22 ล้านรวมกันได้กลายเป็นที่รักของโอเพ่นซอร์สในโลกแห่งระบบอัตโนมัติ AI ตัวสร้างขั้นตอนการทำงานแบบภาพ รวมกับการรวมโมเดล AI เชิงลึก ช่วยให้นักพัฒนาและผู้ใช้ระดับสูงสามารถสร้างระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อนโดยไม่ต้องเขียนโค้ดมากนัก Zapier ที่ 5.9 ล้าน — เครื่องมือระบบอัตโนมัติขั้นตอนการทำงานดั้งเดิม — ได้วางเลเยอร์ AI ทั่วทั้งแพลตฟอร์ม Make ที่ 5.17 ล้านแข่งขันโดยตรงด้วยความสามารถด้านระบบอัตโนมัติแบบภาพที่ลึกกว่า UiPath ที่ 1.73 ล้านนำ AI มาสู่ระบบอัตโนมัติกระบวนการหุ่นยนต์ระดับองค์กร

สิ่งที่แยกภูมิทัศน์ Agent ปี 2025 ออกจากเครื่องมืออัตโนมัติรุ่นก่อนหน้าคือความเป็นอิสระ ระบบอัตโนมัติแบบดั้งเดิมเรียกใช้ขั้นตอนการทำงานที่กำหนดไว้ล่วงหน้า AI Agent ตัดสินใจแนวทางของตนเอง ปรับตัวเมื่อเกิดข้อผิดพลาด และจัดการกับความคลุมเครือ Manus สามารถวิจัยหัวข้อ สังเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง เขียนรายงาน และสร้างการแสดงภาพ — โดยไม่ต้องมีใครระบุแต่ละขั้นตอน นั่นคือการก้าวกระโดดเชิงคุณภาพ ไม่ใช่แค่การปรับปรุงทีละน้อย

Pipefy ที่ 2.15 ล้านและ Dify ที่ 1.19 ล้านเป็นตัวแทนของแนวทาง "สร้าง Agent ของคุณเอง" — แพลตฟอร์มที่คุณสามารถสร้าง AI Agent ที่กำหนดเองซึ่งปรับแต่งให้เหมาะกับกระบวนการทางธุรกิจเฉพาะ LangChain ที่ 2.94 ล้านจัดเตรียมเฟรมเวิร์กสำหรับนักพัฒนาที่เครื่องมือเหล่านี้จำนวนมากถูกสร้างขึ้น — React หรือ Rails ของโลก AI Agent

ระบบนิเวศ ML และ AI

Hugging Face ที่ 24.03 ล้านคือ GitHub ของการเรียนรู้ของเครื่อง — สถานที่ที่โมเดล ชุดข้อมูล และการวิจัยมาบรรจบกัน โมเดล AI หลักทุกตัวจะลงจอดบน Hugging Face ในที่สุด และแพลตฟอร์มนี้ได้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานเริ่มต้นสำหรับทุกคนที่ทำงาน ML อย่างจริงจัง การเข้าชมสะท้อนให้เห็นไม่เพียงแค่ความนิยมแต่เป็นความจำเป็น: หากคุณกำลังสร้างด้วย AI คุณเกือบจะใช้ Hugging Face ในบางจุดอย่างแน่นอน

Kaggle ที่ 11.38 ล้านให้บริการด้านการเรียนรู้และการแข่งขันของ AI ชุดข้อมูลของมันถูกใช้โดยนักวิจัยและนักเรียนทั่วโลก และการแข่งขันได้เปิดตัวอาชีพ ML นับพัน Google Colab ที่ 2.71 ล้านให้บริการสมุดบันทึกที่ขับเคลื่อนด้วย GPU ฟรีซึ่งทำให้ ML เข้าถึงได้สำหรับทุกคนที่มีเบราว์เซอร์ — คุณสามารถฝึกโครงข่ายประสาทเทียมโดยไม่ต้องเป็นเจ้าของ GPU และความสามารถในการเข้าถึงนั้นได้เปลี่ยนแปลงการศึกษาด้าน ML

การเคลื่อนไหว LLM ในเครื่องสมควรได้รับความสนใจในตัวเอง Ollama ที่ 4.73 ล้านและ LM Studio ที่ 1.24 ล้านให้บริการนักพัฒนาที่ต้องการรันโมเดลภาษาขนาดใหญ่บนฮาร์ดแวร์ของตนเอง — ไม่มีคีย์ API ไม่มีค่าธรรมเนียมการใช้งาน ไม่มีข้อมูลออกจากเครื่องของพวกเขา ความน่าดึงดูดใจเป็นทั้งในทางปฏิบัติ (ต้นทุน ความหน่วง ความเป็นส่วนตัว) และทางปรัชญา (ความเป็นอิสระจากผู้ให้บริการคลาวด์) การเข้าชมรวมเกือบ 6 ล้านแสดงให้เห็นว่านี่ไม่ใช่การเคลื่อนไหวเฉพาะกลุ่ม

ModelScope ที่ 3.25 ล้านคือคำตอบของ Alibaba ต่อ Hugging Face ซึ่งให้บริการชุมชนพัฒนา AI ของจีน Weights & Biases ที่ 2.08 ล้านให้การติดตามการทดลอง — "สมุดบันทึกห้องแล็บ" ที่ทำให้การวิจัย ML สามารถทำซ้ำได้ Anaconda ที่ 2.07 ล้าน, Scikit-learn ที่ 1.18 ล้าน และ Streamlit ที่ 1.33 ล้านสร้างสแต็กวิทยาศาสตร์ข้อมูล Python ที่มีมาก่อนยุค LLM แต่ยังคงเป็นพื้นฐาน Roboflow ที่ 1.4 ล้านและ Ultralytics ที่ 1.21 ล้านเป็นเจ้าของกลุ่มคอมพิวเตอร์วิทัศน์ ขับเคลื่อนทุกอย่างตั้งแต่การควบคุมคุณภาพโรงงานไปจนถึงการรับรู้ของยานพาหนะอัตโนมัติ

เลเยอร์โครงสร้างพื้นฐาน

ทุกแอปพลิเคชัน AI ต้องการสถานที่ในการทำงาน และเลเยอร์โครงสร้างพื้นฐานของการจัดอันดับนี้เผยให้เห็นว่าใครเป็นผู้ขับเคลื่อนความเจริญรุ่งเรืองของการพัฒนา AI อยู่เบื้องหลัง

แพลตฟอร์ม OpenAI ที่ 17 ล้านคือที่ที่นักพัฒนาสร้างบน GPT — เอกสาร API สนามเด็กเล่น เครื่องมือปรับแต่ง Vercel ที่ 15.23 ล้านได้กลายเป็นแพลตฟอร์มการปรับใช้เริ่มต้นสำหรับเว็บแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ส่วนหนึ่งผ่านเครื่องมือสร้างโค้ด v0 ของตัวเอง GitLab ที่ 17.16 ล้านรวมกันแข่งขันกับ GitHub ในด้าน DevSecOps โดยมีผู้ช่วย Duo AI รวมอยู่ตลอดทั้งไปป์ไลน์

ตลาดคลาวด์ GPU กำลังร้อนแรง RunPod ที่ 1.93 ล้านและ Groq ที่ 1.94 ล้านให้บริการนักพัฒนาที่ต้องการการคำนวณ GPU สำหรับการฝึกฝนและการอนุมาน ชิป LPU แบบกำหนดเองของ Groq ให้ความเร็วในการอนุมานที่ GPU ทั่วไปไม่สามารถเทียบได้ — และการเข้าชม 1.94 ล้านครั้งบ่งชี้ว่านักพัฒนากำลังสังเกตเห็น SiliconFlow ที่ 1.47 ล้านและ RunningHub ที่ 1.13 ล้านให้บริการตลาดจีน Replicate ที่ 1.66 ล้านทำให้การปรับใช้และเรียกใช้โมเดลโอเพ่นซอร์สในคลาวด์เป็นเรื่องง่ายมาก

DigitalOcean ที่ 12.54 ล้านรวมกันยังคงเป็นคลาวด์ที่เข้าถึงได้สำหรับนักพัฒนาที่พบว่า AWS ซับซ้อนเกินไป Heroku ที่ 1.51 ล้าน — ครั้งหนึ่งเคยเป็นที่รักของการปรับใช้สตาร์ทอัพ — ได้รับการฟื้นฟูด้วยฟีเจอร์ที่ตระหนักถึง AI Apify ที่ 2.25 ล้านครอบครองกลุ่มที่น่าสนใจ: การขูดเว็บและการดึงข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI โครงสร้างพื้นฐานที่ไม่หรูหราที่ป้อนข้อมูลการฝึกอบรมให้กับเครื่องมืออื่นๆ ทุกรายการในรายการนี้

Graphite ที่ 1 ล้านเป็นตัวแทนของคลื่นลูกใหม่ — การตรวจสอบโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งจับข้อผิดพลาด เสนอแนะการปรับปรุง และเร่งกระบวนการ pull request Builder.io ที่ 1.05 ล้านใช้ AI เพื่อสร้างโค้ด frontend จากการออกแบบ Warp ที่ 1.13 ล้านจินตนาการถึงเทอร์มินัลใหม่ในฐานะอินเทอร์เฟซ AI-native เครื่องมือเหล่านี้ไม่ได้สร้างแอปพลิเคชันทั้งหมด แต่ทำให้ทุกขั้นตอนของกระบวนการพัฒนารวดเร็วขึ้น

วิธีเลือกเครื่องมือพัฒนาของคุณ

ทุกเครื่องมือในรายการนี้มีระดับฟรี — ทั้ง 76 รายการ ความท้าทายไม่ใช่ค่าใช้จ่าย คือการหาว่าเครื่องมือใดตรงกับวิธีที่คุณคิดเกี่ยวกับการสร้างซอฟต์แวร์

คำแนะนำที่ซื่อสัตย์: นักพัฒนาส่วนใหญ่ลงเอยด้วยการใช้เครื่องมือสามหรือสี่รายการจากรายการนี้พร้อมกัน AI IDE สำหรับการเขียนโค้ด เครื่องมือสร้างแอปสำหรับการสร้างต้นแบบ แพลตฟอร์มการปรับใช้ และเครื่องมืออัตโนมัติบางอย่างสำหรับขั้นตอนการทำงานที่ซ้ำซาก เครื่องมือที่จะชนะในระยะยาวจะเป็นเครื่องมือที่ทำให้ง่ายที่สุดในการย้ายระหว่างขั้นตอนเหล่านี้โดยไม่ต้องเปลี่ยนบริบท

ระเบียบวิธีและแหล่งข้อมูล

ตัวเลขการเข้าชมทั้งหมดมาจาก SimilarWeb สะท้อนถึงการประมาณการเดือนธันวาคม 2025

นี่คือการจัดอันดับที่กว้างที่สุดในซีรีส์ Million Club ฉันได้รวมโปรแกรมแก้ไขโค้ด AI, ผู้ช่วยเขียนโค้ด, เครื่องมือสร้างแอป, เครื่องมือสร้างเว็บไซต์, แพลตฟอร์ม no-code, เครื่องมืออัตโนมัติขั้นตอนการทำงาน, AI Agent, แพลตฟอร์ม ML, โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ และเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา จุดร่วม: ทุกเครื่องมือในรายการนี้ใช้ AI เพื่อทำให้บางแง่มุมของการสร้างซอฟต์แวร์เร็วขึ้น ง่ายขึ้น หรือเข้าถึงได้มากขึ้น

เครื่องมือสำคัญหลายรายการหายไปเนื่องจากวิธีการเข้าชมเว็บ Claude Code (Anthropic), OpenAI Codex และ Gemini CLI ล้วนเป็นเครื่องมือเขียนโค้ด AI ยอดนิยมที่ทำงานผ่านแพลตฟอร์มแม่หรืออินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่งโดยไม่มีโดเมนเว็บไซต์อิสระ GitHub Copilot ถูกติดตามผ่านเส้นทาง github.com/copilot แต่เครื่องมือที่อยู่ภายในเซสชันเทอร์มินัลหรือแพลตฟอร์มที่ใหญ่กว่าไม่สามารถวัดได้โดย SimilarWeb การไม่อยู่ในการจัดอันดับนี้ไม่ได้ลดทอนความสำคัญของพวกเขา — Claude Code และ Codex อาจเป็นเครื่องมือเขียนโค้ด AI ที่สำคัญที่สุดที่มีอยู่

บางรายการรวมถึงหลายโดเมนสำหรับผลิตภัณฑ์เดียวกัน (Lovable, Cursor, n8n, Bolt, Replit, GitLab, Bubble, Glide, Manus, Trae, Rentry, DigitalOcean) ฉันได้ระบุแต่ละโดเมนแยกกันเพื่อรักษาความสอดคล้องกับการติดตามระดับโดเมนของ SimilarWeb ในที่ที่ฉันอ้างถึงการเข้าชมรวมในส่วนการบรรยาย ฉันระบุไว้อย่างชัดเจน

ทุกเครื่องมือในรายการนี้ — ทั้ง 76 รายการ — มีระดับฟรี อัตราการมีระดับฟรี 100% นี้ตรงกับการจัดอันดับเสียงและสะท้อนถึงความจริงสากลของตลาดเครื่องมือนักพัฒนา: นักพัฒนาทดลองใช้ก่อนซื้อ และเครื่องมือใดที่ไม่มีระดับฟรีจะมองไม่เห็นสำหรับพวกเขา