ИИ всё заметнее входит в разработку Open Source, но оценить реальный масштаб пока трудно. Инженер-программист Эндрю Несбитт проверил 5682 GitHub-репозитория, связанных с пакетами, от которых зависит больше всего других проектов в 16 экосистемах, и нашёл явные признаки участия ИИ в 4,13% коммитов за первое полугодие 2026 года. За год до 29 июля доля таких коммитов составила 2,93%, или 17 279 из 589 798.
Работа появилась после анализа RedMonk, где среди примерно 24 тысяч коммитов в 15 инфраструктурных проектах доля явных признаков машинного участия оказалась ниже 1%. Несбитт повторил подсчёт на тех же репозиториях и получил 0,54% при двух исходных признаках. После добавления ещё двух типов явных меток показатель вырос до 1,05%, то есть примерно вдвое.
Главную разницу дала не столько техника поиска, сколько сама выборка. На 5682 критичных репозиториях те же два признака дали уже 3,57%, а расширенный набор меток поднял показатель до 4,13%. В расчёт входили авторство известного ИИ-агента, строки Co-Authored-By и Assisted-By, а также специальные форматы, которыми инструменты отмечают своё участие в коммите.
Подсчёт отражает только коммиты, где разработчики явно указали участие ИИ в метаданных Git. Скрытое применение моделей такой метод не видит, а один коммит считается одной единицей независимо от объёма изменений. Поэтому полученные проценты показывают не долю кода, созданного ИИ, а минимально подтверждаемую долю изменений с раскрытым участием таких инструментов.
За год показатель заметно вырос. В августе 2025 года явные ИИ-метки встречались в 0,48% коммитов, а в июле 2026 года уже в 5,32%. Рост в основном обеспечили отметки о помощи ИИ, тогда как доля коммитов, где автономный агент указан автором, почти не изменилась. Среди явно указанных инструментов чаще всего встречался Claude Code, на который пришлось 57,35% упоминаний.
Результаты также показывают сильную неравномерность. Хотя бы один ИИ-сигнал нашёлся в 687 из 3533 активных репозиториев, десять проектов дали 40,8% всех находок, а сто проектов уже 84,9%. Оба анализа ограничены видимыми метками в истории Git, поэтому по таким данным нельзя измерить реальный объём кода, созданного с помощью ИИ, или точно сравнить вклад людей и машин.