Augment Code
コード生成 · 543.5K 月間訪問数
Augment Codeは、自律エージェントと強力なコンテキストエンジンを搭載した高度なAIソフトウェア開発プラットフォームです。IDEに統合し、本番環境向けのコードの計画、構築、出荷を迅速化し、エンタープライズレベルのセキュリティとコードベースの深い理解を重視しています。
VS
PearAI
コード生成 · 36.8K 月間訪問数
PearAIは、開発者向けに設計されたオールインワンのインテリジェントなAIコードエディタです。GPT-4oやClaude 3のような最適なコーディングモデルを自動で選択する独自のAIルーター、自律的な開発とバグ修正を行うコーディングエージェント、そしてコードベース全体を理解するコンテキスト認識チャットを備えています。アイデアからデプロイまでの開発ワークフロー全体を効率化することを目指しています。
製品概要
Augment Code 製品概要
Augment Codeは、自律エージェントと強力なコンテキストエンジンを搭載した高度なAIソフトウェア開発プラットフォームです。IDEに統合し、本番環境向けのコードの計画、構築、出荷を迅速化し、エンタープライズレベルのセキュリティとコードベースの深い理解を重視しています。
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PearAI 製品概要
PearAIは、開発者向けに設計されたオールインワンのインテリジェントなAIコードエディタです。GPT-4oやClaude 3のような最適なコーディングモデルを自動で選択する独自のAIルーター、自律的な開発とバグ修正を行うコーディングエージェント、そしてコードベース全体を理解するコンテキスト認識チャットを備えています。アイデアからデプロイまでの開発ワークフロー全体を効率化することを目指しています。
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Detailed feature comparison
| Feature | Augment Code | PearAI |
|---|---|---|
| 主要カテゴリー | コード生成 | コード生成 |
| 追加日 | 2025-08-05 | 2025-08-06 |
| 価格 | フリーミアム | フリーミアム |
| 公式サイト | www.augmentcode.com | trypear.ai |
| 製品タイプ | ブラウザ拡張 | アプリ |
| Performance data | ||
| ユーザー評価 | 未確認 | 未確認 |
| コメント | 0 | 0 |
| 月間訪問数 | 543.5K | 36.8K |
| 月間成長率 | 7.2% | 3.7% |
| お気に入り | 132 | 138 |
| Details | 詳細を見る | 詳細を見る |
Augment Code vs PearAI monthly traffic
Compare Augment Code and PearAI by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.
How to interpret the traffic data
In the Augment Code vs PearAI monthly traffic comparison, Augment Code currently shows 543.5K visits and PearAI shows 36.8K; Augment Code has about 14.8 times the visible traffic of PearAI, an absolute difference of about 506.7K visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.
Augment Code monthly traffic:
Latest traffic
月間訪問数
543.5K
平均滞在時間
1:51
訪問あたりページ数
2.55
直帰率
46.27%
Data updated 2026-06-15
Monthly traffic trend
- 2025/9: 1M 月間訪問数
- 2026/1: 614.9K 月間訪問数
- 2026/2: 524.3K 月間訪問数
- 2026/3: 676.2K 月間訪問数
- 2026/4: 507.2K 月間訪問数
- 2026/5: 543.5K 月間訪問数
主要地域
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 56.75% | 308.4K |
| 🇮🇳India | 17.56% | 95.4K |
| 🇨🇳China | 10.67% | 58K |
| 🇬🇧United Kingdom | 8.34% | 45.3K |
| 🇩🇪Germany | 6.68% | 36.3K |
流入元
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| ダイレクト | 76.45% | 415.5K |
| 参照元 | 19.36% | 105.2K |
| Eメール | 4.19% | 22.8K |
検索キーワード
augmentaugment aiaugment codebest ai for codingeverything claude code
PearAI monthly traffic:
Latest traffic
月間訪問数
36.8K
平均滞在時間
0:21
訪問あたりページ数
1.78
直帰率
39.67%
Data updated 2026-06-15
Monthly traffic trend
- 2025/9: 60.8K 月間訪問数
- 2026/1: 33.6K 月間訪問数
- 2026/2: 33.2K 月間訪問数
- 2026/3: 43.1K 月間訪問数
- 2026/4: 35.5K 月間訪問数
- 2026/5: 36.8K 月間訪問数
主要地域
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 38.91% | 14.3K |
| 🇧🇷Brazil | 18.14% | 6.7K |
| 🇩🇪Germany | 15.68% | 5.8K |
| 🇹🇭Thailand | 13.81% | 5.1K |
| 🇻🇳Vietnam | 13.46% | 5K |
流入元
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| ダイレクト | 75.87% | 27.9K |
| 参照元 | 24.13% | 8.9K |
検索キーワード
disable the browser in antigravitypear aipearaipear ai ycombinatorpear ia
Traffic-based selection guidance: If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate Augment Code first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.
Usage comparison
Compare the core capabilities of Augment Code and PearAI
Augment Code Core features
コード生成
コードアシスタント
開発者ツール
PearAI Core features
コード生成
コードアシスタント
開発者ツール
Use cases
Augment Code Use cases
コード生成
開発者ツール
ソフトウェア開発
AIペアプログラマー
自律エージェント
コードアシスタント
エンタープライズセキュリティ
IDE拡張機能
ジェットブレインズ
リファクタリング
SOC 2
VS Code
PearAI Use cases
コード生成
開発者ツール
ソフトウェア開発
AIアシスタント
AIルーター
バグ修正
Claude 3
コードエディター
コーディング
gpt-4o
Llama 3
プログラミング
Y Combinator
Augment Code vs PearAI：In-depth comparison and selection guidance
First decide whether the products solve the same kind of need
This in-depth Augment Code vs PearAI comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. Augment Code is primarily listed under “コード生成”, while PearAI is primarily listed under “コード生成”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.
The structured fields currently show these decision-relevant differences: Product type (Augment Code: Browser extension; PearAI: App); Monthly visits (Augment Code: 543.5K; PearAI: 36.8K); Monthly growth (Augment Code: 7.2%; PearAI: 3.7%); Favorites (Augment Code: 132; PearAI: 138); Website (Augment Code: www.augmentcode.com; PearAI: trypear.ai). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.
What market visibility and monthly traffic mean
In the Augment Code vs PearAI monthly traffic comparison, Augment Code currently shows 543.5K visits and PearAI shows 36.8K; Augment Code has about 14.8 times the visible traffic of PearAI, an absolute difference of about 506.7K visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.
If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate Augment Code first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.
Product positioning, use cases, and roles
Augment Code and PearAI currently overlap in shared categories: コード生成、コードアシスタント、開発者ツール; shared tags: コード生成、開発者ツール、ソフトウェア開発. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.
Augment Code's unique categories/tags are AIペアプログラマー、自律エージェント、コードアシスタント、エンタープライズセキュリティ、IDE拡張機能、ジェットブレインズ、リファクタリング、SOC 2; PearAI's are AIアシスタント、AIルーター、バグ修正、Claude 3、コードエディター、コーディング、gpt-4o、Llama 3. These unique fields are the strongest differentiators: validate the product whose recorded scope matches the task instead of following traffic alone.
What ratings, comments, and favorites can tell you
Augment Code has no verified rating, 0 comments, 132 favorites, and 106 likes；PearAI has no verified rating, 0 comments, 138 favorites, and 138 likes。
Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.
Selection guidance by actual need
When to evaluate Augment Code first
Put Augment Code on the priority trial list when the task aligns with “コード生成” and especially AIペアプログラマー、自律エージェント、コードアシスタント、エンタープライズセキュリティ、IDE拡張機能、ジェットブレインズ. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
Augment Code also currently records: pricing is freemium, product type is browser extension, 543.5K verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.
When to evaluate PearAI first
Put PearAI on the priority trial list when the task aligns with “コード生成” and especially AIアシスタント、AIルーター、バグ修正、Claude 3、コードエディター、コーディング. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
PearAI also currently records: pricing is freemium, product type is app, 36.8K verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.
How to validate the recommendation before deciding
The available data describes positioning, public visibility, and community signals, but it cannot prove output quality, speed, integration effort, privacy, or long-term cost in your workflow. Before deciding, run the same representative tasks in Augment Code and PearAI, then record completion time, accuracy, manual corrections, and the real paid threshold. A like-for-like trial turns this comparison into a defensible adoption decision.
比較 FAQ
How should I choose between Augment Code and PearAI?
Compare positioning, pricing, taxonomy, and traffic maturity, then verify the latest details on each official website.
Where does this comparison data come from?
The factual baseline is derived from product, taxonomy, traffic, and community data. Reviewed editorial conclusions show their source and verification date.
What do unknown fields mean?
Unknown means there is not enough reliable evidence; the page does not fill gaps with assumptions.