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source: arxiv
url: https://arxiv.org/abs/2606.07448v1
published_at: '2026-06-05T16:51:25'
authors:
- Romain Robbes
- "Th\xE9o Matricon"
- Thomas Degueule
- Andre Hora
- Stefano Zacchiroli
topics:
- coding-agents
- github-mining
- ai-assisted-commits
- software-engineering
- code-intelligence
relevance_score: 0.9
run_id: materialize-outputs
language_code: zh-CN
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# Agentic Very Much! Adoption of Coding Agent in New GitHub Projects

## Summary
## 摘要
这篇论文发现，在作者上一项研究之后创建的 GitHub 项目里，编码代理的采用率高得多：新项目的保守采用率为 71.83%，而旧项目为 26.46%。

## 问题
- 这篇论文衡量新 GitHub 项目使用编码代理的频率，因为由代理编写或代理辅助的代码会改变软件生产、项目维护和实证软件工程数据。
- 先前研究测量了较旧仓库的采用情况；这篇论文检查 2025-08-29 之后创建的项目是否呈现不同的采用率和提交模式。
- 作者还检验可见痕迹是否会漏掉代理使用，因为未签名或隐藏的代理提交会让看起来像是人工编写的活动高于实际水平。

## 方法
- 研究抽样了至少有 100 次提交、5,000 行代码、至少 10 个星标、不是 fork，且创建日期晚于 2025-08-29 的 GitHub 仓库。主表报告了 12,794 个新项目，并将它们与 127,670 个旧项目比较。
- 研究使用了早期 “Agentic Much?” 研究中的相同启发式：代理配置或指导文件、`.gitignore` 中忽略的文件（例如代理生成的产物）、由已知代理发起的拉取请求，以及带有已知代理作者或共同作者的提交。
- 研究计算了文件级采用、提交级采用、保守总体采用估计、高估计，以及在人工加 AI 辅助提交总数中，已检测到的 AI 辅助提交所占比例。
- 研究还按仓库规模、贡献者数量、提交数、问题数、拉取请求数、年龄、编程语言、GitHub topics、组织、工具和贡献大小拆分采用情况。

## 结果
- 新项目的保守采用率为 71.83%，在 12,794 个项目中有 9,190 个显示采用；旧项目为 26.46%，在 127,670 个项目中有 33,783 个显示采用。高估计在新项目中为 76.15%，在旧项目中为 32.89%。
- 新项目的文件级采用率为 60.03%，12,794 个项目中有 7,680 个；旧项目为 14.70%，127,670 个项目中有 18,768 个。仅有忽略文件信号的新项目占 11.81%，旧项目占 2.41%。
- 仅凭提交、没有文件痕迹的采用率在新项目中为 29.53%，5,114 个项目中有 1,510 个；在旧项目中为 13.79%，108,902 个项目中有 15,015 个。
- 新项目中检测到的 AI 辅助提交比例高得多：中位数接近 30%，而旧项目约为 10%；上四分位数约为 75%，而旧项目约为 25%。
- Claude Code 在两个数据集中都是检测最多的工具。在新项目中，它出现在 6,443 个项目里，其后是 Generic signals 3,092 个、Copilot 2,177 个、Codex 1,231 个、Cursor 1,064 个、Gemini 499 个。在旧项目中，Claude Code 出现在 16,897 个项目里，Copilot 出现在 15,794 个项目里。
- 新项目中的 AI 辅助提交增加的代码行数也多于旧项目：新增代码行的中位数为 42，对旧项目为 30；Q3 为 156，对旧项目为 110。被归类为人工的提交，新项目中的新增代码行中位数从旧项目的 10 行上升到 29 行，作者把这视为有些代理活动没有被检测到的证据。

## Problem

## Approach

## Results

## Link
- [https://arxiv.org/abs/2606.07448v1](https://arxiv.org/abs/2606.07448v1)