GitHub 是開發者存放程式碼、一起修改專案的平台。每年它會發表一份年度報告 Octoverse，整理這一年開發者做了什麼。2026 年版的標題直接點出主題：開發者正在跟 agent 一起做東西。

一年推送 179 億次，比前兩年加起來還多

先看規模。過去 12 個月，開發者向 GitHub 推送（push，把寫好的修改送上平台）程式碼 179 億次（17.9 billion），比 2024 年和 2025 年加起來還多。

GitHub 自己的觀察是，活動量在 6 月前後急遽攀升，時間點剛好是 agent 從「試用的新玩具」變成「一起工作的夥伴」。同期發生的事包括：模型變好、周邊工具變多，agent 也開始能跨好幾天追蹤進度，並在雲端執行工作。

重點一：超過四成的修改申請，由 agent 先寫第一版

在 GitHub 上，想改專案的人會提出一份 pull request（PR，修改申請），請專案維護者檢查後合併。以前第一版都是人寫的。

報告的數字是：到 2026 年 9 月，超過 40% 的 PR 由 agent 先起草，3 月時是 17%。這只計入 GitHub 偵測得到的 agent 參與。

報告的說法是：現在的第一步是下指令給 agent，人再透過審查，決定它交回的成果要怎麼調整。

換成日常比喻：以前是自己動手做菜，現在是先跟廚房助手交代要做什麼，再試吃、調整。

重點二：有 agent 設定檔的新專案，提交量約 8 倍

這年新建的專案裡，有 agent 設定檔的，平均提交次數是沒有設定檔專案的 8 倍。

設定檔是放在專案裡的一份說明，用來告訴 AI 寫程式 agent 這個專案怎麼做事。提交（commit）是替修改存下的一個存檔點。

這是兩種專案的平均比較，報告沒有說是設定檔造成了 8 倍。GitHub 的解讀是：從第一天就跟 agent 一起做的人和團隊，步調明顯不同。

對新手的意思很實際：想讓 agent 幫得上忙，可以先把專案的規則寫清楚。想從 Claude Code 開始，可以看 Claude Code 新手入門。

重點三：多數人不只用一個模型

報告也看了 GitHub Copilot 使用者怎麼選模型。2026 年 9 月，自己選過模型的使用者裡，61% 在不同工作中用了不只一個模型。

選擇分散在三類模型：通用型、深度推理與規劃型、輕量快速型。規劃、動手寫、檢查，每一步對模型的要求不同，所以開發者按工作挑模型，不押注單一模型。

這也呼應多個 agent 分工的想法，可以看 多代理協作框架是什麼。

重點四：不是軟體業的人，也在用 agent 做東西

這是報告第一次依產業統計公開專案。採礦、營建、醫療、農業相關的專案，自 2022 年以來各成長數倍。

報告舉了三個例子：

  • 製造業的小團隊，做出用工具照片產生客製 3D 列印收納盒的方法
  • 哥本哈根的大學實驗室，做出分類雞玩耍影片的流程
  • 一位小說家，做出打字時就像在排版成書的免費 app

報告的說法是，離問題最近的人，正在自己做出解法，agent 在旁邊幫忙。

榜上的新面孔，大多是 AI 寫程式工具

報告列出今年貢獻者成長最快的專案。企業推出的專案裡，榜上有 Anthropic 的 claude-code、OpenAI 的 codex、GitHub 的 copilot-cli 和 Google 的 gemini-cli。報告指出，這些專案大多是開發者直接拿來用的工具，包括 AI 寫程式 agent、編輯器和負責編排 agent 的周邊程式。

沒變的事

報告結尾提醒：無論多少活動量，誰來決定程式碼該做什麼這件事沒變。還是要有人想出點子，也要有人判斷它行不行、該不該收。

新手可以記一句話：agent 負責動手，你負責講清楚要什麼、看懂它交回什麼。agent 的權限與風險要先搞清楚，可以看 AI Agent 的安全風險。