データ月 2026-08
GitButler
gitbutler.com
GitButler
GitButlergitbutler.com专为现代 AI 编码工作流设计的 Git 变更管理工具。
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AlphaMoatによると、2026年8月のGitButler(gitbutler.com)の月間訪問数は68,120(前月比 -23.2%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中4,401位、プログラミングでは1,769件中527位です。最大の市場はアメリカ合衆国(訪問数の12.3%)。

月間訪問数 · 2026-08
6.8万-23.2%
総合順位(17,424件中)
#4,401
プログラミング内の順位(1,769件中)
#527
最大市場
アメリカ合衆国12.3%

GitButlerとは

产品介绍

GitButler 是一款专为现代 AI 编码工作流设计的 Git 变更管理工具。 该产品重新定义了传统 Git 工作流程,让开发者能够同时在多个分支上工作,无需频繁切换或暂存代码。

核心功能

并行分支:同时处理多个功能开发,在修复 bug 的同时继续特性开发 堆叠分支:将大型功能拆分为小型依赖分支,加速代码审查 AI 辅助:自动生成分支名称、提交信息和 PR 描述 无限撤销:每次操作前自动快照,可随时回退 提交编辑:轻松编辑、重排、合并或拆分提交 AI Agent 集成:内置 Claude Code 图形界面,支持并行运行多个 AI 代理 GitHub/GitLab 集成:直接创建 PR 并自动检查状态 目前处于开放测试阶段(v0.18.2),支持 Windows、macOS 和 Linux 平台。 开源链接:https://github.com/gitbutlerapp/gitbutler

12か月のトラフィック推移

カーソルを合わせると月ごとの値を表示
最新 6.8万前月比-23.2%前年比-36.9%
-4.8万9.6万14.4万26-0526-0626-08
月月間訪問数前月比
2026-0510.8万—
2026-0613.3万+23.1%
2026-078.9万-33.3%
2026-086.8万-23.2%

国別の訪問数 · 上位5か国

2026-08 · 総訪問数に占める割合
アメリカ合衆国
8,38712.3%
ロシア
3,8875.7%
ブラジル
3,7355.5%
ドイツ
3,5025.1%
ポーランド
3,3354.9%

プログラミングの人気プロダクト

クリックで詳細を表示、「+ 比較」でGitButlerと比較
Guardio
Guardio
guard.io
5242.1万
-7.7%

個人と家族向けのAIオンライン保護プラットフォーム。

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Lovable
lovable.dev
3367.8万
-0.6%

自然言語でアプリやWebサイトを素早く構築

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Cursor
Cursor
cursor.com
2252.9万
+3.3%

デスクトップ・ターミナル・クラウドで協働開発するソフトウェアエージェント

+ 比較
opencode
opencode
opencode.ai
1674.9万
+44.5%

任意のモデルを接続し端末・IDE・デスクトップで動くオープンソースのコーディングエージェント。

+ 比較
Netlify
Netlify
netlify.com
1602.6万
+8.9%

AIまたはコードからWebサイトとアプリを即座に構築し配備

+ 比較
Google Antigravity
Google Antigravity
antigravity.google
1399.2万
-3.1%

ローカルのコーディングエージェントを並列管理する開発司令センター

+ 比較

よくある質問

GitButlerの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のGitButler(gitbutler.com)の月間訪問数は68,120(約6.8万)(前月比 -23.2%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中4,401位、「プログラミング」カテゴリでは527位です。

GitButlerの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、GitButlerの訪問数シェアが高い国は順にアメリカ合衆国 12.3%、ロシア 5.7%、ブラジル 5.5%です。

GitButlerに似たAIプロダクトは?

「プログラミング」カテゴリで月間訪問数が多いその他のプロダクトはGuardio(5242.1万)、Lovable(3367.8万)、Cursor(2252.9万)、opencode(1674.9万)、Netlify(1602.6万)です。

データ月:2026-08 · 訪問数は第三者によるトラフィック推計値を月単位で集計したもので、規模と傾向の把握に適しています。同一プロダクトの複数ドメインは統合しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。