百萬俱樂部 — 按真實流量排名的 AI 程式設計工具、IDE 和 Agent

完整排名

以下是按月度流量排名的所有 76 款 AI 程式設計、IDE 和 Agent 工具。每一款都提供免費層級。規模從 GitHub Copilot 的 5.04 億到 Rork 的 78.1 萬 — 中間的每一個工具都代表了一個真實的、活躍的開發者社群，他們選擇了 AI 輔助開發。

IDE 革命

GitHub Copilot 以 5.04 億次月造訪量遙遙領先於此列表中的其他工具，幾乎不屬於同一排名。5 億次造訪。這比後面 15 個工具的總和還要多。Copilot 不僅僅贏得了 AI 程式碼助手市場，它定義了這個市場，嵌入到世界上最流行的程式碼編輯器中，並成為每個競爭對手衡量的基準。

但 2025 年的真正故事不是 Copilot 的統治，而是 AI 原生 IDE 的爆發，它們正在從根本上挑戰整個 VS Code 生態系統。

缺席的巨頭值得一提。Anthropic 的 Claude Code 因其深刻的推理和 Agent 編碼能力而成為開發者的最愛，但它透過 Claude 介面和 CLI 運行，沒有自己的網域。OpenAI 的 Codex Agent 和 Google 的 Gemini CLI 處於同樣的境地 — 大規模使用，但在網路流量指標中不可見。如果這些工具有獨立網域，此排名的前十名將會大不相同。

應用建構器爆發

此排名中最引人注目的流量故事屬於 Lovable。在兩個網域上共計 4539 萬次造訪，它似乎憑空出現，成為網際網路上造訪量最大的 AI 應用建構器。描述你想要的 — 「一個帶有看板和團隊聊天的專案管理工具」 — Lovable 生成全端應用程式，部署它，並將程式碼交給你。

這種「描述即部署」模式已經爆發成為一個完整的類別。Bolt 合計 644 萬，Replit 合計 1270 萬，Vercel 的 v0 為 530 萬，Emergent 為 400 萬，WebSim 為 147 萬 — 每個都從略微不同的角度切入同一前提。Bolt 強調速度和簡單性。Replit 將生成包裹在具有託管功能的完整開發環境中。v0 專注於 UI 元件和前端程式碼。共同點：你描述，AI 建構。

現有的網站建構器正在快速適應。3422 萬造訪量的 Wix 已將 AI 生成分層到其整個平台中 — 從頁面布局到文案再到影像生成。640 萬造訪量的 Webflow 透過 AI 輔助響應式布局服務於設計專注的人群。475 萬造訪量的 Framer 針對「設計到網站」的工作流程，其 AI 既理解視覺設計也理解程式碼生成。

無程式碼平台講述了一個不同的故事。Airtable 為 2200 萬，PowerApps 為 1410 萬，Bubble 合計 374 萬，Glide 合計 282 萬，多年來一直讓非開發人員建構應用程式。AI 極大地增強了它們的主張 — 過去需要仔細拖放配置的內容現在可以透過文字描述完成。166 萬的 Retool 和 121 萬的 Knack 以同樣的 AI 增強方法服務於企業內部工具。

Agent 的崛起

Manus 以 1664 萬次合併造訪量成為 2025 年 Agent 的突破故事。當其他 AI Agent 仍停留在演示和研究論文階段時，Manus 發布了一款真正適用於非瑣碎任務的產品 — 研究、資料分析、網路瀏覽、程式碼執行，所有這些都由一個自主規劃和執行多步驟工作流的 AI 編排。

工作流自動化類別是一個成熟的生態系統。n8n 以 1522 萬次合併造訪量成為 AI 自動化世界的開源寵兒。其視覺化工作流建構器，結合深度 AI 模型整合，讓開發者和高級使用者無需編寫太多程式碼即可建構複雜的自動化。Zapier (590 萬) — 原始的工作流自動化工具 — 已將 AI 分層到其整個平台中。Make (517 萬) 以更深層的視覺化自動化能力直接競爭。UiPath (173 萬) 將 AI 帶入企業機器人流程自動化。

將 2025 年的 Agent 格局與早期的自動化工具區分開來的是自主性。傳統自動化運行預定義的工作流。AI Agent 決定自己的方法，在出現問題時進行調整，並處理模糊性。Manus 可以研究一個主題，綜合多個來源的資訊，撰寫報告，並生成視覺化圖表 — 而無需有人指定每一步。這是一個質的飛躍，而不僅僅是增量改進。

Pipefy (215 萬) 和 Dify (119 萬) 代表了「建構你自己的 Agent」方法 — 允許你建構針對特定業務流程定製的 AI Agent 的平台。LangChain (294 萬) 提供了許多這些工具所基於的開發者框架 — AI Agent 世界的 React 或 Rails。

ML 和 AI 生態系統

Hugging Face (2403 萬) 是機器學習的 GitHub — 模型、資料集和研究匯聚的地方。每個主要的 AI 模型最終都會登陸 Hugging Face，該平台已成為任何進行嚴肅 ML 工作的人的默認基礎設施。它的流量不僅反映了受歡迎程度，還反映了必要性：如果你正在使用 AI 建構，你幾乎肯定會在某個時候使用 Hugging Face。

Kaggle (1138 萬) 服務於 AI 的學習和競賽方面。它的資料集被全世界的研究人員和學生使用，其競賽開啟了成千上萬個 ML 職業生涯。Google Colab (271 萬) 提供了免費的 GPU 驅動的筆記本，使任何擁有瀏覽器的人都可以造訪 ML — 你無需擁有 GPU 即可訓練神經網路，這種可訪問性對 ML 教育具有變革性意義。

本地 LLM 運動值得單獨關注。Ollama (473 萬) 和 LM Studio (124 萬) 服務於那些希望在自己的硬體上運行大型語言模型的開發者 — 沒有 API 金鑰，沒有使用費，沒有資料離開他們的機器。這種吸引力既是實際的（成本、延遲、隱私），也是哲學的（獨立於雲提供商）。近 600 萬的合併流量表明這不僅僅是一個小眾運動。

ModelScope (325 萬) 是阿里巴巴對 Hugging Face 的回應，服務於中國 AI 開發社群。Weights & Biases (208 萬) 提供實驗追蹤 — 使 ML 研究可複現的「實驗室筆記本」。Anaconda (207 萬)、Scikit-learn (118 萬) 和 Streamlit (133 萬) 構成了 Python 資料科學堆疊，它早於 LLM 時代，但仍然是基礎。Roboflow (140 萬) 和 Ultralytics (121 萬) 佔據了電腦視覺利基市場，為從工廠品質控制到自動駕駛汽車感知的各個領域提供動力。

基礎設施層

每個 AI 應用程式都需要運行的地方，此排名的基礎設施層揭示了誰在幕後推動 AI 開發熱潮。

OpenAI 平台 (1700 萬) 是開發者基於 GPT 建構的地方 — API 文件、Playground、微調工具。Vercel (1523 萬) 已成為 AI 驅動的 Web 應用程式的默認部署平台，部分原因在於其自己的 v0 程式碼生成工具。GitLab (1716 萬合併) 在 DevSecOps 戰線上與 GitHub 競爭，其 Duo AI 助手整合在整個管道中。

GPU 雲市場非常火爆。RunPod (193 萬) 和 Groq (194 萬) 服務於需要 GPU 計算進行訓練和推理的開發者。Groq 的定製 LPU 晶片提供了傳統 GPU 無法比擬的推理速度 — 194 萬次造訪表明開發者注意到了這一點。SiliconFlow (147 萬) 和 RunningHub (113 萬) 服務於中國市場。Replicate (166 萬) 使在雲中部署和運行開源模型變得極其容易。

DigitalOcean (1254 萬合併) 仍然是那些覺得 AWS 過於複雜的開發者容易上手的雲。Heroku (151 萬) — 曾經的初創公司部署寵兒 — 透過 AI 感知功能重新煥發了活力。Apify (225 萬) 佔據了一個有趣的位置：AI 驅動的網頁擷取和資料提取，這是為列表中所有其他工具提供訓練資料的不起眼的基礎設施。

Graphite (100 萬) 代表了一波新浪潮 — AI 驅動的程式碼審查，它可以捕捉錯誤，提出改進建議，並加速拉取請求過程。Builder.io (105 萬) 使用 AI 從設計生成前端程式碼。Warp (113 萬) 將終端本身重新想像為 AI 原生介面。這些工具不生成整個應用程式，但它們使開發過程的每一步都更快。

如何選擇你的開發工具

此列表中的每個工具都提供免費層級 — 全部 76 個。挑戰不在於成本。而在於找出哪個工具符合你建構軟體的思維方式。

誠懇的建議：大多數開發者最終會同時使用此列表中的三四個工具。一個用於編寫程式碼的 AI IDE，一個用於原型的應用建構器，一個部署平台，以及一些用於重複工作流的自動化工具。長期獲勝的工具將是那些讓在這些階段之間移動而無需切換上下文變得最容易的工具。

方法論和資料來源

所有流量數據來自 SimilarWeb，反映 2025 年 12 月的估算。

這是百萬俱樂部系列中最廣泛的排名。我包括了 AI 程式碼編輯器、程式設計助手、應用建構器、網站建構器、無程式碼平台、工作流自動化工具、AI Agent、ML 平台、雲基礎設施和開發工具。共同點：此列表中的每個工具都使用 AI 使建構軟體的某些方面更快、更容易或更易於訪問。

由於網路流量方法論的原因，幾個重要工具缺席。Claude Code (Anthropic)、OpenAI Codex 和 Gemini CLI 都是流行的 AI 程式設計工具，透過父平台或命令行介面運行，沒有獨立的網站網域。GitHub Copilot 透過其 github.com/copilot 路徑進行追蹤，但存在於終端會話或更大平台內部的工具無法被 SimilarWeb 測量。它們在此排名中的缺席並不削弱其重要性 — Claude Code 和 Codex 可以說是現存最重要的 AI 程式設計工具之一。

一些條目包括同一產品的多個網域 (Lovable, Cursor, n8n, Bolt, Replit, GitLab, Bubble, Glide, Manus, Trae, Rentry, DigitalOcean)。我分別列出了每個網域，以保持與 SimilarWeb 網域級追蹤的一致性。在敘述部分引用合併流量時，我會明確註明。

此列表中的每個工具 — 全部 76 個 — 都提供免費層級。這 100% 的免費層級率與音訊排名相匹配，反映了開發工具市場的普遍真理：開發者先試後買，任何沒有免費層級的工具對他們來說都是隱形的。