AI уже в каждом двадцатом коммите — но это не массовая автоматизация

Главный вывод исследования неудобен для красивых графиков: рост AI в open source заметен, но распределён крайне неравномерно. За год 2,93% из 589 798 не-merge-коммитов в критических репозиториях содержали явный AI-сигнал, а в июле показатель достиг 5,32%.

Это не значит, что каждый двадцатый коммит написан нейросетью. Речь только о случаях, когда в git-метаданных осталась отметка об участии AI. Необъявленное использование исследование не видит.

Самая важная цифра — не 4,13%, а разница между выборками. На тех же 15 проектах, что использовал RedMonk, узкие правила дали 0,54% коммитов. На выборке из 5 682 репозиториев критических пакетов — уже 3,57%. Если добавить расширенные типы признаков, доля выросла лишь до 1,05% и 4,13% соответственно.

Иными словами, выбор того, что считать «критичным» и какие проекты включать, влияет на результат примерно в шесть раз сильнее, чем выбор детектора. Поэтому заголовок «AI пишет 4% open source» слишком грубый. Точнее будет сказать: в более широкой и другой по составу выборке всё больше проектов добровольно оставляют следы AI-помощи.

Причём это пока не равномерный сдвиг индустрии. Сигналы обнаружились только в 687 из 3 533 активных репозиториев, а медианный репозиторий вообще не имел таких коммитов. Десять проектов дали 40,8% всех находок, сто — 84,9%.

Основной рост пришёл не от автономных агентов. Их доля держалась примерно около 0,4% коммитов в начале и конце периода. В июле 4,92% коммитов имели сигнал объявленной помощи, а резкий скачок весной в основном связан с Claude Code и его Co-Authored-By-трейлерами. Из 17 392 зафиксированных упоминаний инструментов 57,35% пришлись на Claude Code, 27,93% — на GitHub Copilot.

Для команд здесь есть практический урок: метаданные могут стать полезнее маркетинговых заявлений. По ним можно понять, где AI действительно встроен в процесс, какие инструменты используются и насколько практика сосредоточена в нескольких командах. Но для этого нужно заранее договориться, что именно считается раскрытием, иначе сравнение проектов будет напоминать сравнение разных измерительных приборов.

Есть и ограничения. Сканер учитывал только явные сигналы в git: автора-агента, AI в Co-Authored-By, Assisted-By и специальные форматы атрибуции. Обычные упоминания инструментов в тексте коммита игнорировались, а git notes с декларациями не загружались. Один коммит считался одной единицей независимо от размера изменения. Кроме того, результаты искажает состав выборки: например, 95,6% сигналов в NuGet пришлись на репозитории Microsoft; после исключения этих владельцев показатель экосистемы падал с 6,84% до 0,88%. Наконец, наличие AGENTS.md или CLAUDE.md говорит о настройке инструкций для агентов, но ничего не доказывает об авторстве конкретных изменений.

Поэтому сейчас разумнее измерять не «процент кода, написанного AI», а зрелость раскрытия использования AI в отдельных командах и проектах. Это более скучный вывод, зато он выдерживает проверку данными.

Если в вашем проекте AI уже помогает писать код, вы бы оставляли такую отметку в git — ради аудита, доверия или просто потому, что иначе статистика ничего не показывает? Источник: Hacker News - Newest: ""AI" "LLM""