GitHub Octoverse 2026: ИИ-агенты начинают 40% изменений в коде. Что это значит для сроков и цены вашего проекта

28 октября 2026 года GitHub опубликовал Octoverse — ежегодный отчёт о том, как работают более 225 миллионов разработчиков на платформе. Главный вывод этого года: ИИ-агенты перестали быть экспериментом. В сентябре они начали больше 40% всех pull request’ов — предложений изменений в код, — хотя в марте таких было 17%.

Для заказчика это не новость из мира программистов, а ответ на практические вопросы: почему разработка может идти быстрее, за что теперь стоит платить подрядчику и о чём его спрашивать. Разбираем главное из отчёта.

Главное в цифрах

Год Octoverse считается с 1 октября 2025 по 30 сентября 2026 года. По данным GitHub:

• 17,9 млрд пушей — отправок кода на платформу. Это больше, чем за 2024 и 2025 годы вместе.
• 34,3 млрд коммитов — в 3 с лишним раза больше, чем двумя годами ранее.
• 1,3 млрд принятых pull request’ов, в среднем 3,5 млн в день.
• 45,4 млрд запусков GitHub Actions — автоматических сборок и проверок, 1 440 в секунду.
• Больше 225 млн разработчиков. Крупнейшие сообщества — США (38,3 млн) и Индия (32 млн).

Важная деталь: с июня около 55% всех коммитов приходилось на репозитории, созданные в том же месяце или позже. Новые проекты появляются и наполняются кодом быстрее, чем когда-либо.

ИИ-агенты: с 17% до 40% за полгода

ИИ-агент в разработке — это программа на основе языковой модели, которая сама берёт задачу, пишет код в нескольких файлах, запускает тесты и предлагает изменения на проверку. Разработчик не пишет каждую строку, а ставит задачу и принимает результат.

Что говорит отчёт:

• Больше 40% pull request’ов в сентябре 2026 начал агент, в марте — 17%.
• 110 млн таких предложений только за сентябрь — примерно в 6 раз больше, чем в марте. Резкий рост пришёлся на июнь, когда агенты научились работать несколько дней подряд в облаке.
• Агенты берутся за объёмные задачи. 87% их изменений затрагивают несколько файлов — против 79% у остальных.
• Их работу принимают. В сентябре 90% изменений с участием агентов были приняты в течение двух недель. У остальных — около 86%.
• 55% пользователей GitHub Copilot работают с агентными функциями, год назад было 35%.

GitHub оговаривает, что цифры по агентам — это нижняя оценка: определить участие агента удаётся не всегда.

Что это значит на практике: рутинную часть работы — типовые экраны, тесты, исправление мелких ошибок, обновление библиотек — всё чаще начинает агент. Решения, которые влияют на проект годами, — архитектура, безопасность, приёмка — остаются за людьми.

Проверок стало больше, чем кода

Вместе с объёмом кода выросли и проверки. По данным GitHub:

• 5,8 млрд проверок на утечку секретов — ключей API и паролей, случайно попавших в код. Это почти в 4 раза больше, чем в 2025 году.
• ИИ-проверка кода и инструменты безопасности GitHub Advanced Security выросли больше чем на 90% за год.
• Больше 30 млн принятых обновлений от Dependabot — сервиса, который сам предлагает обновить уязвимые библиотеки. Это примерно вдвое больше, чем годом ранее.

Вывод для заказчика: «агент написал код» не значит «код готов». Чем больше кода пишут агенты, тем важнее автоматические тесты, проверка каждого изменения человеком и контроль доступов. Хороший подрядчик экономит время на рутине, а не на проверках.

Одной «лучшей» модели больше нет

Разработчики не ставят на одну нейросеть. По данным GitHub о пользователях Copilot:

• 61% тех, кто сам выбирает модель, в сентябре пользовались несколькими. Четырьмя месяцами раньше — 50%.
• Число используемых моделей выросло с 29 в мае до 47 в сентябре. Ни одна модель не набрала больше 25% запросов.
• Задачи делят по типам: из каждых 100 запросов 38 — к универсальным моделям, 37 — к моделям для сложных рассуждений и планирования, 25 — к быстрым и лёгким.
• 63% платных пользователей хотя бы раз доверили выбор модели автоматике. GitHub запустил для этого Copilot Fusion — систему, которая сама подбирает модель под каждый шаг задачи.

Для бизнеса это аргумент не привязываться к одному поставщику ИИ. Архитектура, в которой модель можно заменить, защищает и от роста цен, и от отключения сервиса. Это особенно актуально в России, где доступ к части зарубежных моделей ограничен. Как выбирать между моделями, мы разбирали в статье о GPT-6 и Claude Opus 5.5 для бизнеса.

TypeScript — язык номер один, Rust растёт быстрее всех

• По числу участников лидирует TypeScript, за ним Python и JavaScript. За год TypeScript прибавил 3,62 млн участников, Python — 3,23 млн.
• Быстрее всех среди популярных языков растёт Rust — число его участников удвоилось за год.
• ИИ участвовал в 44,1% принятых изменений на TypeScript, в 41,1% — на Python, в 40,4% — на Rust и только в 21,2% — на Java.

Вывод: на популярных современных стеках агенты помогают сильнее всего. Для заказчика это ещё один довод выбирать распространённые технологии — по ним проще найти разработчиков, а ИИ-инструменты работают с ними лучше.

Россия в отчёте

В России, по данным GitHub, 5,07 млн разработчиков (сентябрь 2026). Это меньше, чем в Германии (6,3 млн), но больше, чем во Франции (4,75 млн). GitHub считает разработчиков по местоположению, которое они сами указали в профиле. Для бизнеса это значит, что на рынке большое сообщество, которое работает с теми же инструментами, что и весь мир.

Код пишут не только IT-компании

Число публичных репозиториев организаций выросло с 9 млн в 2022 году до 25 млн в 2026-м. Быстрее всех растут отрасли, далёкие от IT: в строительстве и сфере административных услуг — в 17–18 раз, в производстве — почти втрое. Самая высокая доля изменений, начатых агентами, — в строительстве: около 9% репозиториев.

При этом в здравоохранении, сельском хозяйстве и сфере административных услуг больше 4 из 10 репозиториев упоминают ИИ, но изменения от агентов есть меньше чем в 3%. О внедрении ИИ говорят много, а встроили его в процессы пока немногие.

Что это значит для заказчика

1. Сроки сокращаются за счёт рутины. Типовые экраны, тесты и исправления агенты делают быстро. Но время на проектирование, проверку и согласование никуда не исчезает — закладывайте его в план.
2. Платите за результат, а не за часы. Если подрядчик использует агентов, фиксированная цена за этап выгоднее почасовой оплаты: экономия на рутине достаётся вам.
3. Спросите подрядчика о пяти вещах: используете ли ИИ-агентов; кто и как проверяет их код; есть ли автотесты; как защищены ключи, доступы и персональные данные; можно ли заменить модель, если сервис станет недоступен.
4. Выбирайте распространённый стек. На TypeScript и Python ИИ-инструменты работают лучше всего, а специалистов проще найти.

Мы в exAPP разрабатываем сайты, веб-сервисы и мобильные приложения с помощью самых последних и передовых моделей ИИ: рутину берут агенты, а архитектура, проверка каждого изменения и ответственность за код остаются за нами. Посмотрите, как мы делаем веб-приложения и мобильные приложения, — оценим ваш проект и покажем, где ИИ сэкономит время и бюджет.

Источник: отчёт GitHub Octoverse 2026, 28 октября 2026 года.