Un marco de detección multicapa que analiza 180 millones de repositorios Git revela que los métodos de señal única subestiman significativamente la prevalencia de agentes de codificación de IA generativa, omitiendo hasta el 97% de la actividad. El estudio identifica más de 320.000 commits por mes de agentes como Claude Code, que domina la adopción silenciosa a través de archivos de configuración en lugar de cuentas de bot.
- La detección multimétodo identificó 850.157 commits de Claude Code, mientras que la búsqueda por cuenta de bot recuperó solo el 3,3% de estos, lo que indica una brecha de recuperación relativa de 30x para las estimaciones de señal única.
- Cada patrón de detección fue validado manualmente con 495 etiquetas, utilizando precisión por celda e intervalos de confianza de Wilson para garantizar la precisión en instantáneas desde diciembre de 2024 hasta abril de 2026.
- Claude Code lidera en adopción con 886.122 commits en 17.295 proyectos, principalmente a través de una adopción silenciosa basada únicamente en archivos de configuración que afecta a 21.078 proyectos.
- Un censo independiente de pull requests (AIDev) captura poblaciones casi disjuntas de la detección de commits, omitiendo el 79% de los adoptantes de Claude Code y esencialmente a todos los adoptantes de Codex.
- Los agentes en la nube implementados mediante pull requests (Codex, Cursor) aparecen como trabajo de características, mientras que los agentes en el editor (Claude Code, OpenHands, Aider) aparecen como mantenimiento, mostrando que los perfiles de trabajo siguen los modos de implementación y no la herramienta en sí.
Los autores concluyen que ningún canal de detección único es representativo del uso de agentes de IA, enfatizando la necesidad de enfoques multimétodo para evaluar con precisión su impacto en la cadena de suministro de código abierto.