GitHub 年度报告：超四成 PR 由 AI 智能体起草，开发者开始把时间花在审查上

导读： GitHub 发布的 2026 年 Octoverse 报告显示，截至 9 月，超过四成的拉取请求（Pull Request，简称 PR）由 AI 智能体起草，3 月这一比例为 17%。与此同时，GitHub 一年内的代码推送达到 179 亿次，提交达到 343 亿次。数字呈现出一种变化：AI 正逐渐从“帮忙补几行代码”，走向“先完成一版，再由人检查和决定”。

先看清“40%”统计的是什么

GitHub 报告说的是：截至 2026 年 9 月，超过 40% 的 PR 初稿由可识别的编程智能体发起，单月约 1.1 亿个，约为 3 月的 6 倍。这里的 PR，可以理解为开发者提交一组代码改动、请求项目团队审查的流程。

因此，“四成代码修改由 AI 发起”容易让人误会成四成 GitHub 代码都是 AI 写的。更准确的说法是：在 GitHub 观察到的 PR 中，超过四成的初稿由可识别的智能体起草。 报告也提醒，并非所有 AI 使用都能被平台识别，所以这是观测到的信号，不是 AI 参与开发的完整统计。

代码活动增长，但“推送”和“提交”不是一回事

报告统计的 12 个月内，开发者向 GitHub 推送代码 179 亿次，超过此前两年合计；代码提交达到 343 亿次，是两年前的三倍以上。两者是不同指标：一次推送可以包含多个代码提交，不能把它们当成同一种“提交次数”。

这轮增长也伴随着智能体的普及。2026 年新建、带有智能体配置文件的仓库，平均提交量约为没有该配置文件的新仓库的 8 倍。不过，这说明的是两类仓库的活动量存在差异，不能单凭这个数字断定智能体本身造成了增长；没有配置文件的仓库也可能在使用 AI。

AI 写得多了，人工审查仍然关键

报告显示，涉及多个文件修改的智能体 PR 约占 87%，没有检测到智能体参与的 PR 约占 79%。截至 9 月，智能体 PR 在两周内合并的比例约为 90%，对照组约为 86%。

这些数据说明，智能体参与的改动经常覆盖多个文件，也有不少能较快通过项目流程。但“被合并”不等于“没有缺陷”，两组数据也不能单独证明 AI 代码质量更高。它们反映的是 GitHub 上的使用与合并情况，不是对代码正确性或安全性的全面评测。

对开发者而言，工作重点正在变化：把目标、背景和限制条件交代清楚，再检查智能体改了哪些文件、测试是否覆盖关键情况、是否引入安全或维护风险。AI 可以先交一版，人仍要对结果负责。

开发者会按任务切换模型

模型选择也不再是“只认一个最强工具”。在 9 月自行选择模型的 GitHub Copilot 用户中，61% 在不同会话里使用了不止一个模型；付费用户使用的模型共有 47 种，当月没有单一模型占到全部相关请求的 25% 以上。

需要留意范围：这组数字来自 GitHub Copilot 的模型使用数据，不代表所有 AI 用户的习惯，也不能说明某种模型的能力排名。它更像一个工作方式的信号——开发者会根据任务，在通用、推理规划、快速轻量等模型之间做选择。

AI 编程正在走出软件行业

GitHub 首次按行业分析公开仓库。按报告的分类方法，2022 至 2026 年，矿业、采石及油气开采相关仓库约增长 65 倍；行政与支持服务、建筑业约增长 17 至 18 倍。矿业的增幅来自较小的起始基数，不能理解为该行业的代码规模已经超过软件行业。报告的行业数据基于公开仓库样本，分类结果也属于估算。

报告举了几个例子：制造业团队把工具照片转成定制的 3D 打印收纳盒；保加利亚数字部门开源了政府采购追踪门户。这些项目背后的人未必以编程为职业，但他们熟悉实际问题，可以借助智能体把想法做成可运行的工具。

对 AI 学习者来说，下一步该练什么？

这份报告并不意味着“学编程已经没必要”。它更清楚地显示：把需求说准确、给 AI 足够背景、把大任务拆成可检查的小步骤，以及验证结果，正变得越来越重要。

如果你正在学 AI，可以从一个熟悉的工作流程开始：让智能体做一个小工具或自动化步骤，要求它说明改动内容、提供测试方式，再逐项检查输出。先从自己能判断好坏的任务练起，比只让 AI 生成一大段代码更容易积累经验。

GitHub 的年度数字展现了开发方式的变化，但这些数字不是对每个行业、每个团队的预测。对学习者更实用的启发是：能把问题讲清楚，并且能判断答案是否可用，将成为使用 AI 的重要能力。

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参考来源：GitHub《Octoverse: Commits, pushes, reach new highs in 2026 as developers build with agents》，报告统计周期为 2025 年 10 月 1 日至 2026 年 9 月 30 日。