GitHub 于 2026 年 10 月 28 日发布的 Octoverse 报告显示，过去 12 个月，开发者向 GitHub 推送代码 179 亿次，超过 2024 年与 2025 年两年总和。同期，全部仓库的提交量达到 343 亿次，较两年前增至三倍以上；合并拉取请求为 13 亿次，平均每天 350 万次。以上均为 GitHub 公布的平台数据，反映的是使用规模，不等同于单个团队的生产率结论。
自动化成为项目推进的基础设施
GitHub Actions 今年以每秒 1440 个作业运行，约合每天 1.24 亿次，总量超过上一年度的三倍。Dependabot 合并的拉取请求超过 3000 万次，约为 2025 年速度的两倍。6 月以后，约 55% 的提交来自当年新建的仓库；与此同时，2026 年公开仓库贡献量达到 25 亿次，是上一年度 11.2 亿次的两倍多。新项目扩张与既有项目持续维护并行，成为这一时期最明显的变化。
智能体开始进入完整的开发流程
GitHub 报告称，截至 9 月，超过 40% 的拉取请求以智能体生成的首个草稿启动，3 月这一比例还是 17%；仅 9 月就达到 1.1 亿个，约为 3 月的六倍。带有智能体配置的新仓库，平均提交量是没有配置的新仓库的八倍，但这只是平台数据中的相关性，不能直接证明智能体造成了增长。
开发者也在扩大模型选择范围。9 月，61% 自行选择模型的 GitHub Copilot 用户在多个模型之间切换，高于四个月前的 50%。付费计划用户在 5 月使用过 29 种模型，9 月增至 47 种；按开发者主动选择统计，通用模型占 38%，深度推理与规划模型占 37%，快速轻量模型占 25%，没有单一模型超过请求量的四分之一。
开发者与项目正在更多地区和行业扩展
GitHub 平台上的开发者已超过 2.25 亿。美国和印度分别拥有 3830 万与 3200 万开发者，本年均新增超过 1000 万；中国以 1240 万位居其后，巴西则新增 328 万。GitHub 还首次按北美行业分类标准观察公开仓库行业分布。报告显示，采矿、建筑、医疗保健和农业相关仓库自 2022 年以来均增长数倍；制造、能源、农业和公共采购等领域出现了三维打印收纳工具、组织切片分析、工厂余热利用和公共合同追踪等具体项目。
智能体协作更适合哪些环节
- 多文件开发：智能体参与的拉取请求中，约 87% 会修改多个文件，高于未检测到智能体参与者的 79%。
- 代码审查：AI 辅助代码审查和 GitHub Advanced Security 的使用量同比均增长超过 90%；分层拉取请求在 7 月 30 日预览后，至 9 月已有超过 26.4 万名开发者使用。
- 安全检查：用于筛查 API 密钥、密码等泄露信息的 push protection 今年完成 58 亿次扫描，接近 2025 年速度的四倍。
- 模型分工：复杂规划、通用开发和快速任务可以分给不同模型，但 GitHub 的数据只反映请求分布，并未证明某一类模型在具体项目中具有更好的质量或成本表现。
这些数字仍需谨慎解读
Octoverse 的统计主要依赖 GitHub 自身遥测，智能体相关比较还存在识别范围有限的问题；文中“未检测到智能体参与”并不等于绝对没有使用。行业分类由语言模型根据仓库名称、描述、主题和 README 对随机样本进行归类，也不等同于完整的行业普查。GitHub 此前运行了 40 多个面向 2031 年的预测模型，其中约一半预计开发者规模将增至三倍以上，接近一半预计增长两至三倍，仅三个模型预计低于两倍。分歧如此之大，说明智能体、基础设施和区域发展带来的增长仍具有很强不确定性。团队评估智能体项目时，应同时检查代码质量、审查成本、模型费用、权限边界和实际交付结果，而不能只依据提交量或合并量作出收益判断。
资料来源：Octoverse: Commits, pushes, reach new highs in 2026 as developers build with agents（2026-10-28）。
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