Многоуровневая система обнаружения, анализирующая 180 миллионов Git-репозиториев, показывает, что методы с одним сигналом значительно недооценивают распространенность генеративных ИИ-агентов для программирования, упуская до 97% активности. Исследование выявляет более 320 000 коммитов в месяц от агентов, таких как Claude Code, который доминирует в скрытом внедрении через конфигурационные файлы, а не через бот-аккаунты.
- Многометодное обнаружение выявило 850 157 коммитов Claude Code, тогда как поиск по бот-аккаунтам восстановил лишь 3,3% из них, что указывает на разрыв в относительном охвате в 30 раз для оценок с одним сигналом.
- Каждый шаблон обнаружения был вручную проверен с использованием 495 меток, применяя точность на уровне ячеек и доверительные интервалы Уилсона для обеспечения точности по снимкам от декабря 2024 года до апреля 2026 года.
- Claude Code лидирует по внедрению с 886 122 коммитами в 17 295 проектах, преимущественно через скрытое внедрение только на основе конфигурационных файлов, затрагивающее 21 078 проектов.
- Независимая перепись pull-запросов (AIDev) захватывает практически непересекающиеся популяции с обнаружением коммитов, упуская 79% пользователей Claude Code и практически всех пользователей Codex.
- Облачные агенты, развернутые через pull-запросы (Codex, Cursor), проявляются как функциональные работы, тогда как встроенные в редактор агенты (Claude Code, OpenHands, Aider) проявляются как техническое обслуживание, что показывает: профили работ следуют за режимами развертывания, а не самим инструментом.
Авторы приходят к выводу, что ни один канал обнаружения не репрезентативен для использования ИИ-агентов, подчеркивая необходимость многометодных подходов для точной оценки их влияния на цепочку поставок открытых исходных кодов.