GitHub 是开发者存放代码、一起修改项目的平台。每年它会发布一份年度报告 Octoverse，整理这一年开发者做了什么。2026 年版的标题直接点出主题：开发者正在跟 agent 一起做东西。

一年推送 179 亿次，比前两年加起来还多

先看规模。过去 12 个月，开发者向 GitHub 推送（push，把写好的修改传到平台上）代码 179 亿次（17.9 billion），比 2024 年和 2025 年加起来还多。

GitHub 自己的观察是，活动量在 6 月前后急剧攀升，时间点正好是 agent 从“试用的新玩具”变成“一起工作的伙伴”。同期发生的事包括：模型变好、周边工具变多，agent 也开始能跨好几天跟踪进度，并在云端执行任务。

重点一：超过四成的合并请求，由 agent 先写第一版

在 GitHub 上，想改项目的人会提交一份 pull request（PR，合并请求），请项目维护者检查后合并。以前第一版都是人写的。

报告的数字是：到 2026 年 9 月，超过 40% 的 PR 由 agent 先起草，3 月时是 17%。这只统计 GitHub 检测得到的 agent 参与。

报告的说法是：现在的第一步是给 agent 下指令，人再通过审查，决定它交回的成果要怎么调整。

换成日常比方：以前是自己动手做菜，现在是先跟厨房助手交代要做什么，再试吃、调整。

重点二：有 agent 配置文件的新项目，提交量约 8 倍

这一年新建的项目里，有 agent 配置文件的，平均提交次数是没有配置文件的项目的 8 倍。

配置文件是放在项目里的一份说明，用来告诉 AI 编程 agent 这个项目怎么做事。提交（commit）是为修改保存下来的一个存档点。

这是两种项目的平均值比较，报告没有说是配置文件造成了 8 倍。GitHub 的解读是：从第一天就跟 agent 一起做的人和团队，节奏明显不同。

对新手的意思很实际：想让 agent 帮得上忙，可以先把项目的规则写清楚。想从 Claude Code 开始，可以看 Claude Code 新手入门（Anthropic 的服务在中国大陆无法直接访问）。

重点三：多数人不只用一个模型

报告也看了 GitHub Copilot 用户怎么选模型。2026 年 9 月，自己选过模型的用户里，61% 在不同任务中用了不止一个模型。

选择分散在三类模型：通用型、深度推理与规划型、轻量快速型。规划、动手写、检查，每一步对模型的要求不同，所以开发者按任务挑模型，不押注单一模型。

这也呼应多个 agent 分工的想法，可以看多代理协作框架是什么。

重点四：不是软件行业的人，也在用 agent 做东西

这是报告第一次按行业统计公开项目。采矿、建筑、医疗、农业相关的项目，自 2022 年以来各增长数倍。

报告举了三个例子：

  • 制造业的小团队，做出用工具照片生成定制 3D 打印收纳盒的方法
  • 哥本哈根的大学实验室，做出分类鸡玩耍视频的流程
  • 一位小说家，做出打字时就像在排版成书的免费 app

报告的说法是，离问题最近的人，正在自己做出解决办法，agent 在旁边帮忙。

榜上的新面孔，大多是 AI 编程工具

报告列出今年贡献者增长最快的项目。企业推出的项目里，榜上有 Anthropic 的 claude-code、OpenAI 的 codex、GitHub 的 copilot-cli 和 Google 的 gemini-cli。报告指出，这些项目大多是开发者直接拿来用的工具，包括 AI 编程 agent、编辑器和负责编排 agent 的周边程序。

没变的事

报告结尾提醒：无论多少活动量，谁来决定代码该做什么这件事没变。还是要有人想出点子，也要有人判断它行不行、该不该收。

新手可以记一句话：agent 负责动手，你负责讲清楚要什么、看懂它交回什么。agent 的权限与风险要先搞清楚，可以看 AI Agent 的安全风险。