179 亿次 push。343 亿次 commit。13 亿个已合并的 pull request。这一切都发生在过去一年内。

在过去的 12 个月里，开发者向 GitHub push 代码的次数超过了 2024 年和 2025 年的总和，已合并的 pull request 平均每天达到 350 万个。

深入了解今年 Octoverse 报告中揭示的开发者构建方式背后的数据。⬇️ https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-commits-pushes-reach-new-highs-in-2026-as-developers-build-with-agents/?utm_source=x-octoverse-launch&utm_medium=social&utm_campaign=universe-2026…

Octoverse：随着开发者借助 Agent 构建，2026 年 commits 和 pushes 创下新高

来源：https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-commits-pushes-reach-new-highs-in-2026-as-developers-build-with-agents/?utm_source=x-octoverse-launch&utm_medium=social&utm_campaign=universe-2026 在过去 12 个月里，开发者向 GitHub push 了 179 亿次代码，超过了 2024 年和 2025 年的总和。

这些数字的背后，是开发者在构建自己感兴趣的东西和社区需要的东西。在尼泊尔，一位开发者在 GitHub Pages 上搭建了一个洪水公告系统（https://github.com/nirajbhusal/rasuwa-flood-bulletin），提供关于道路、救援、天气和电力的已验证信息。该项目后来发展成为 Gati（https://github.com/nirajbhusal/gati-alerts），一个以尼泊尔语为优先的官方灾害警报转发系统，运行在 GitHub Pages 和 Actions 上。在别处，NASA 喷气推进实验室的开发者们正在创建设计用于在航天器上运行程序的软件（https://github.com/nasa/spacewasm），爱好者们则构建了开源固件，让人们可以自定义自己的电子阅读器（https://github.com/crosspoint-reader/crosspoint-reader）。好奇心朝向四面八方，规模之大是 GitHub 从未见过的。

这种增长来得很快。在年中，GitHub 上的活动急剧上扬，恰逢 Agent 从开发者尝试使用的东西变成了与他们协同工作的伙伴。开发者从比以往更多的模型中进行选择，并首次在本报告中重点展示的行业中进行构建，从医疗保健到农业。

Octoverse 是我们回顾全局的机会。今年，这幅图景比以往任何时候都要大。以下是其中最引人注目的几点：

• AI 越多，一切越多。 在今年创建的仓库中，带有 Agent 配置文件的仓库平均记录的 commits 是没有配置文件的新仓库的八倍。
• 截至九月，超过 40% 的 pull request 由 Agent 发起。 三月份时这个数字是 17%。对于越来越多的工作来说，第一步现在是指挥 Agent，而 review 则是开发者塑造返回结果的方式。
• 开发者在模型选择上行动迅速。 九月份，61% 的 GitHub Copilot 用户使用了不止一个模型，请求分布在通用型、深度推理与规划型，以及快速轻量型模型之间。
• 来自各个领域的构建者都在出现。 今年，我们首次按行业分享了对公共仓库的观察。服务于矿业、建筑、医疗保健和农业的仓库自 2022 年以来各自增长了数倍。

在这一切的底层，AI 模型及其周边的框架在过去一年中取得了进步，开发者有了更多的选择。增长正在快速推进：去年我们发布的五年开发者增长预测才过去一年，我们预测的每个国家都已经完成了到 2030 年目标距离的至少五分之一，而我们自己的预测模型已经无法就下一步的走向达成一致。

开发者设定了新节奏的一年

柱状图标题为“势不可挡之年“，展示 2024 至 2026 年 GitHub 活动的增长。Push 从 52 亿增长到 67 亿再到 179 亿；Commits 从 100 亿增长到 129 亿再到 343 亿；Actions 作业从 80 亿增长到 140 亿再到 454 亿；已合并的 Pull Request 从 4.02 亿增长到 5.38 亿再到 13 亿。数据涵盖公共和私有仓库；每年统计截至 9 月 30 日的 12 个月。

今年的主题是势头。在过去 12 个月里，开发者向 GitHub push 了 179 亿次代码变更，超过了 2024 年和 2025 年的总和。所有仓库类型（公共和私有）的 commits 增长更为迅猛，达到 343 亿次，是两年前的三倍多。同期，已合并的 pull request 增长超过三倍，达到 13 亿个，平均每天 350 万个。

Agent 是今年开发者最依赖的工具之一，将他们更深地带入了日常工作。在今年创建的仓库中，带有 Agent 配置文件的仓库平均记录的 commits 是没有配置文件的新仓库的八倍，这表明从第一天起就使用 Agent 构建的个人和团队正在以明显不同的速度推进。

开发者还依赖自动化来保持项目进展。今年 GitHub Actions 每秒运行 1,440 个作业。这相当于每天 1.24 亿次，是去年总量的三倍多。开发者合并了超过 3,000 万个 Dependabot pull request，以保持依赖项的最新并减少已知漏洞的使用，大约是 2025 年的两倍。

三个面板展示了 GitHub Actions 的作业量：每秒运行 1,440 个作业，每天运行 1.24 亿个，过去 12 个月运行了 450 亿个。面板采用白色背景，配有粉色和绿色像素风格边框。

我们的遥测数据显示活动从一月开始稳步攀升，然后在六月左右激增，仿佛各地的开发者同时看到了新的可能性。就在那前后，一系列行业级变革相继落地：更好的底层模型、围绕它们构建的框架和工具，以及运行在两者之上的 Agent。Agent 从单次会话工具变成了持久化工具，能够跨天追踪进度并编排其他专业化的 Agent。同样重要的是，Agent 开始大量使用云端，在远程和本地机器上执行工作。

折线图标题为“GitHub 活动在 2026 年加速“，将月度活动与 2025 年 9 月（1×）进行对比。从 2025 年 9 月到 2026 年 9 月，commits 上升到 6×，Actions 作业上升到约 4.8×，pushes 上升到约 4.5×，已合并的 pull requests 上升到约 3.9×。所有四条曲线在六月之后急剧加速，被标记为拐点。

这种势头既出现在全新的仓库中，也出现在已经构建多年的开发者中。从六月起，约 55% 的所有 commits 来自全新的仓库。但更多 commits 来自有经验的开发者：在过去 12 个月中 push 过代码的开发者平均在 GitHub 上已有 36 个月的资历，而在八月份创建过 pull request 的人中，超过 75% 在九月份也 push 过代码。他们也在拓展范围：平均每位开发者现在涉及的仓库比一年前多了 10%。

这种持久力也体现在开源中。公共贡献在 2026 年飙升至 25 亿次，是去年总量（11.2 亿次）的两倍多。这些数字背后是一群持续出现的开发者，比如 @kinlane（https://github.com/kinlane），他使用 Agent 工作流在自己的公共仓库中完成了超过 100 万次贡献，以保持一个公共 API 信息的机器可读目录的更新。另一个例子是 @kim-em（https://github.com/kim-em），他在维护 mathlib（一个社区维护的经过计算机验证的数学库）的过程中完成了超过 178,000 次贡献。@andig（https://github.com/andig），开源 EV 充电控制器和家庭能源管理系统 evcc（https://github.com/evcc-io/evcc）的维护者，贡献超过 21,000 次。

这些只是数百万开发者每天工作中的几个例子。致所有做着这类工作以及更多工作的开发者：我们看到了你们，我们很高兴你们在构建。

开发者在更多地方进行构建

本报告中每一个数字的背后都是一位开发者。GitHub 现在服务超过 2.25 亿开发者，社区正在全球范围内增长。美国（3,830 万）和印度（3,200 万）仍然是最大的两个开发者社区，每个国家今年都新增了超过 1,000 万开发者。巴西今年在 GitHub 上新增了 328 万开发者，在所有国家中排名第三。

去年我们预测印度到 2030 年将达到 5,750 万开发者，美国达到 5,470 万。五年窗口期过去一年后，我们预测中的每个国家都已经完成了到各自 2030 年目标距离的至少五分之一。美国完成了 38.6%，印度完成了 28.3%。

表格标题为“向 2030 年预测的进展“，将 2026 年净增的开发者数量与各国 2030 年预测的开发者总数进行对比，展示预测实施一年后的进展。摩洛哥进展最快，达到 54.4%，其次是印度尼西亚的 45.4%；肯尼亚进展最慢，为 21.7%。图表列出了 14 个国家，从印度和美国到摩洛哥，进展范围从 21.7% 到 54.4%。

同样的势头也体现在各个地区，每个地区都有自己的本地背景：

一年过后，增长相对于去年的预测依然强劲，而对未来五年的预测变得更加困难。我们运行了超过 40 个预测模型至 2031 年，包括基于历史注册和使用数据构建的时间序列模型和回归模型，每个模型假设不同的增长速度。大约一半模型预测“极端“增长，GitHub 上的开发者数量到 2031 年增长超过三倍。略低于一半的模型预测“显著“增长，翻两到三倍。只有三个模型预测接近温和的增长，不到两倍。

折线图展示了 43 个 GitHub 开发者增长预测，从 2026 年 9 月到 2031 年 9 月，所有预测都从 1× 开始。到 2031 年，21 个模型预测极端增长（3 倍以上，有些超过 6 倍），19 个模型预测显著增长（2 倍到 3 倍以下），3 个模型预测温和增长（低于 2 倍）。

预测只是估算，如此大的分歧说明 2026 年的激增使 2031 年的可能性范围大大拓宽了。但保持稳定的是趋势的形状：一个在更多地方同时增长的开发者社区。

未来在各地被构建

在过去的报告中，“各地“意味着更多的开发者和更多的国家，比如在向公共仓库贡献代码最多的国家的背景下：

按个人资料所在地调整后的公共仓库 push 排名前十的国家

今年，它还意味着更多的领域，包括我们此前未曾衡量过的行业。

我们使用北美行业分类体系（NAICS）来分享对公共仓库按行业的观察，该体系将经济活动划分为不同的行业部门。一个语言模型对 2022 年至 2026 年每年创建的公共仓库随机样本进行了分类，根据仓库的名称、描述、主题和 README 将其分配到所服务的行业。我们还追踪了两个信号：仓库是否提及 AI，以及是否有 Agent 向其发起了 pull request。

这两个信号并不总是同步的。在行政和支持服务、矿业、医疗保健和农业中，超过 40% 的仓库提及 AI，但 Agent 发起的 pull request 很少见，不到 3%。建筑行业打破了这一模式。其约四分之一的仓库提及 AI，但约 9% 有 Agent 发起的 pull request，是所有行业中最高的比例，其次是制造业。

水平条形图标题为“AI 触达每个行业“，展示了各行业中提及 AI（紫色）或包含 Agent pull request（绿色）的公共仓库比例。合并条形最长的是行政和支持服务以及矿业，各约 55%，其次是医疗保健和社会援助，约 52%。最短的是其他服务，不到 2%。X 轴显示仓库比例从 0% 到 60%。

同一分类还展示了每个行业的版图自 2022 年以来的变化，远超软件领域的行业正在攀升。专业、科学和技术服务在所有行业中从第四位上升到仅次于信息业的第二位。农业、林业、渔业和狩猎上升了两个名次，金融和保险以及医疗保健和社会援助各上升了一个名次。与各行业自身的 2022 年基线相比，采矿、采石和石油天然气开采在较小的基数上增长了约 65 倍，行政和支持服务以及建筑增长了 17 到 18 倍，即使是其中最慢的制造业也增长了近三倍。

Bump 图标题为“代码，逐行逐业“，展示了 18 个行业在 2022 年至 2026 年间按服务它们的公共仓库数量的排名变化。信息业始终排名第一；专业、科学和技术服务从第四升至第二，而教育服务从第二降至第三。医疗保健和社会援助从第七升至第六。仓库总数从 2022 年的 900 万增长到 2026 年的 2,500 万。

这些行业转变的背后，是那些了解自己领域的人，现在借助 AI 编码 Agent 进行构建。例如，在制造业，一个小型团队构建了一种将工具照片转化为定制 3D 打印抽屉收纳器的方法（https://github.com/tracefinity/tracefinity）。一个医疗保健研究实验室让科学家更容易分析组织样本的大型数字扫描图像（https://github.com/rendeirolab/wsidata），即病理学家用来研究疾病的那类图像。在哥本哈根，一所大学实验室构建了一个管线，用于对鸡玩耍的视频进行分类，从嬉戏追逐到捉虫（https://github.com/sbhattlab/PlayClass）。怀卡托大学的一个能源中心构建了一个工具包，帮助工业工厂找到可以重复利用的热能（https://github.com/waikato-ahuora-smart-energy-systems/OpenPinch），保加利亚的数字部还开源了一个门户，任何人都可以在上面追溯谁中标了公共合同以及金额是多少（https://github.com/midt-bg/sigma）。对于作家来说，一位小说家构建了一个免费应用，在你打字时将手稿排版成书籍的样子（https://github.com/hughhowey/neo）。在一个又一个领域，离问题最近的人正在构建解决方案，Agent 在途中提供帮助。

专业、科学和技术服务，相对于其 2022 年基线增长了约五倍并攀升至第二位，是研究、工程和咨询的工作，而开源代码长期以来一直是完成这些工作的一部分。在生物化学中，AlphaFold（https://github.com/google-deepmind/alphafold）背后的 Demis Hassabis 和 John Jumper 因此获得了 2024 年诺贝尔化学奖。在计算机科学中，Tensor2Tensor（https://github.com/tensorflow/tensor2tensor）伴随的是介绍 Transformer 的论文——当今大型语言模型背后的架构——“Attention Is All You Need”（https://arxiv.org/abs/1706.03762）。在医学中，sars-cov