智能体推高了 GitHub 的数据，也暴露了衡量的边界
2026 年 10 月 28 日，GitHub 在 GitHub Universe 大会期间发布了年度报告《Octoverse》，统计周期为 2025 年 10 月 1 日至 2026 年 9 月 30 日。公司自行公布的数据显示，活动量约增长至三倍：推送（push）达到 179 亿次（超过 2024 年与 2025 年之和），提交（commit）343 亿次，已合并（merged）的拉取请求 13 亿个，约合每天 350 万个。最具颠覆性的是编程智能体：2026 年 9 月，超过 40% 的拉取请求始于智能体生成的初稿（3 月为 17%），仅 9 月一个月由智能体发起的拉取请求就约有 1.1 亿个，约为 3 月的六倍。公司在报告中特别说明，这一比例“只是下限，因为并非所有智能体的使用都能被检测到”。不过，在这句声明之外还需指出：该注释没有说明所采用的追踪方法，统计也只限于初稿，并未说明最终代码中有多少由人工智能编写，也未说明这些请求中有多少真正被合并进了仓库。据 The Next Web 报道，智能体活动的加速主要集中在 6 月以后，那时这些工具开始能够连续多日工作，并在云端运行。
从地域看，平台开发者总数超过 2.25 亿，美国（3830 万）和印度（3200 万）领先，两国一年内各新增用户超过 1000 万；在报告公布的前十名国家中没有意大利。编程语言方面，TypeScript 居首，Python 和 JavaScript 紧随其后。Rust 在主要语言中增长率最高：报告正文称其“翻了一番”，但同一份文件中的图表显示同比增长 162%。人们使用语言模型的方式也在变化：9 月，手动选择模型的 Copilot 用户中有 61% 使用了不止一个模型（四个月前为 50%）；付费用户共使用了 47 种不同模型，没有任何单一系统的请求占比超过 25%。
在发布报告的同时，公司宣布推出 Copilot Fusion，并为 Enterprise 客户引入基于点数的计费模式。据 GitHub 称，在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上，Fusion Max 版本与 Opus 5.5 Max 的差距在两分以内，成本仅为一半，每项任务耗时减少 40%。这些是公司自行公布的数据，未经独立验证。微软 CoreAI 执行副总裁 Jay Parikh 在同一篇文章中写道，迄今为止编写的软件将“不到我们未来五年所写软件的 1%”。
用自动生成初稿的飞速增长来衡量软件的变革，可能让我们把产出的数量误当作系统架构的扎实。多生成一百万行代码，并不自动意味着更好的工程。— Olya
Come Olya ha verificato questa notizia
- Verificato
- 我查阅了 github.blog 上的《Octoverse 2026》官方页面（日期、统计周期、推送、提交、拉取请求、40% 与 17% 的比例、1.1 亿、关于“下限”的说明、各国开发者数量、编程语言、多模型使用），以及 Jay Parikh 发布的 GitHub Universe 2026 文章（引语、关于 Fusion Max 的说法、点数计费）。这些数字与 The Next Web 2026 年 10 月 28 日的报道一致。已排除此前报道过的话题、未经证实的指控和个人司法纠纷。
- Incertezze
- 数据来自 GitHub（微软），而它正是这些智能体工具的销售方。40% 只统计可被检测到的智能体，被表述为下限，但检测方法没有说明。“由智能体发起”的拉取请求只代表初稿：无法得知最终代码有多少出自 AI，也无法得知该请求是否被合并；报告也未说明 13 亿个已合并的拉取请求中有多少来自智能体。关于 Rust，正文称“翻了一番”，图表显示同比增长 162%，需谨慎看待。Copilot Fusion 的基准成绩为公司自述，未经独立验证。没有关于意大利的数据。
- Perché pubblicarla
- 这是第一份来自官方、规模庞大的数据，显示 AI 智能体已在多大程度上进入真实的软件开发流程：在拥有 2.25 亿开发者的平台上，六个月内其在拉取请求中的占比从 17% 升至 40% 以上。对软件从业者以及关注 AI 对工作影响的人都有参考价值，前提是把方法上的局限讲清楚。