AI 보조 개발 도구(AI-assisted developer tools)는 채팅 패널, 터미널 에이전트(terminal agents), 생성된 차이점(generated diffs), 스트리밍 상태 출력 등을 통해 프로그래밍을 중재하는 비중이 점점 커지고 있습니다. 이러한 상호작용 표면(interaction surfaces)은 시각 장애인, 저시력자, 색각 이상 개발자에게 시각적 접근성 장벽을 만들 수 있지만, 공공 도구 생태계에서 이러한 장벽이 어떻게 보고되는지에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다. 본 연구에서는 VS Code의 GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, OpenAI Codex, 그리고 OpenCode 등 5가지 AI 개발 도구 생태계의 이슈와 포럼 토론을 분석합니다. 키워드로 검색된 2,652개의 후보 중, 3개 모델 앙상블(three-model ensemble)을 통해 만장일치로 긍정적인 시각적 접근성 보고를 식별한 600개를 찾아냈습니다. 층화된 수동 검증(stratified manual sanity check)을 통해 이 보수적인 선택을 뒷받침했습니다. 토픽 모델링(Topic modeling)과 질적 분석을 통해 세 가지 반복되는 범주를 식별했습니다: 스크린 리더(screen-reader) 및 보조 기술(assistive-technology) 장벽, 시각적 제시, 대비 및 차별화 문제, 그리고 AI 특화 인터페이스에서의 가독성, 스케일링 및 제어 제한 사항입니다. 이러한 우려 사항의 상대적 중요도는 생태계마다 달랐으며, 에디터(editor), 터미널(terminal), 채팅(chat), 차이점(diff), 에이전트(agent) 상호작용 표면의 차이를 반영했습니다. 탐색적 메타데이터 분석을 통해 보고자의 활동 차이를 추가로 확인하였으며, GitHub 기반 생태계 전반에 걸쳐 유지 관리자(maintainer)의 참여 및 종료(closure) 프로세스의 차이를 식별했습니다. 이러한 연구 결과는 AI 개발 도구의 접근성 기록이 상호작용 디자인과 이를 둘러싼 생태계의 보고 및 유지 관리 관행 모두에 의해 형성됨을 보여줍니다.