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大型開源專案的維護者中，64%表示，AI協助產生的貢獻增加了程式碼審查時間。
Linux基金會（Linux Foundation）調查了234名貢獻者與維護者，其中111名維護者回答了相關問題。受訪者估計，收到的拉取請求（PR）平均約有25%品質不佳或由AI生成；在貢獻者超過50人的大型專案中，這項比例估計為31%。
這些數字來自維護者的評估，並非對儲存庫中所有提案的全面統計。調查也將「品質不佳」與「由AI生成」合併為同一選項，解讀時須留意這項限制。報告由紅帽（Red Hat）贊助。
GitHub於28日（當地時間）發布的《Octoverse 2026》報告，列出由程式碼代理工具啟動的拉取請求統計。9月，代理工具開始撰寫初稿的拉取請求達1億1000萬件，占全部請求逾40%，高於3月的17%。
統計期間為2025年10月1日至2026年9月30日。報告中的多數指標涵蓋公開與私人儲存庫。GitHub表示，無法偵測所有代理工具的使用情況，因此統計數字是實際使用規模的下限。
拉取請求是開發者提交程式碼變更，請專案審查並合併的流程。代理工具開始撰寫初稿，不代表後續修改與審查也由工具獨自完成。AI程式碼代理工具可依開發者指定的工作處理任務，並產生程式碼變更草稿。
GitHub Copilot每月活躍使用者中，使用代理功能的比例從一年前的35%升至55%。可在遠端環境處理開發者交辦工作的Copilot cloud agent，使用量則較前一年增加230%；這項數字反映功能使用量的變化，並非使用者比例。
由代理工具啟動的拉取請求中，約87%修改了多個檔案；未偵測到代理工具介入的請求中，這項比例為79%。9月啟動的請求在兩週內合併的比例，前者為90%，後者約為86%。僅憑修改檔案數或是否合併，無法判斷程式碼品質或審查耗時。
GitHub也統計，AI程式碼審查功能的使用量較前一年增加逾90%。代理工具初稿占比與維護者調查的對象及測量方式不同，不能視為同一指標比較。
TokenPost先前報導了同一份報告中的程式碼推送、提交與合併拉取請求統計；本次報告另列出代理工具初稿占比及Copilot使用數據。
GitHub同日也發布Copilot app，可串接多種代理工具與開發工具；並推出Copilot Fusion，能依工作步驟組合一個或多個模型。
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