Octoverse 2026: GitHub catat lonjakan aktivitas di era agen AI

GitHub merilis laporan tahunan Octoverse 2026 dalam konferensi GitHub Universe. Menurut catatan Simon Willison di blognya, EVP GitHub Jay Parikh mengumumkan laporan itu dan menyoroti sejumlah angka utama. Willison menulis bahwa ia hadir di Universe dengan tiket gratis dari program GitHub Stars. Artikel ini disusun dari tulisan Willison, bukan dari kehadiran langsung atau wawancara.

Angka utama

Menurut angka yang dikutip Willison, pada 2026 jumlah merged pull request (permintaan penggabungan perubahan kode yang telah disetujui) naik tiga kali lipat dalam kurang dari setahun, menjadi 220 juta per bulan.

Jumlah commit (perubahan kode yang disimpan ke repositori) lebih dari tiga kali lipat menjadi 7,38 miliar per bulan. Willison mencatat bahwa sebagian besar kenaikan itu terjadi pada paruh kedua 2026.

Laju pembuatan repositori baru berlipat dua tahun ini, menjadi 30,3 juta per bulan.

Kaitan dengan rekayasa berbasis agen

Willison menyebut angka-angka itu sebagai “a pretty stark representation of the impact of agentic engineering on GitHub”, atau gambaran yang cukup tegas tentang dampak agentic engineering (rekayasa perangkat lunak dengan bantuan agen AI) terhadap GitHub. Kaitan tersebut adalah penilaian Willison atas angka yang disorot Parikh.

Bahan yang tersedia tidak merinci berapa bagian dari pull request dan commit itu yang dikerjakan agen AI, dan tidak menunjukkan bagaimana GitHub membedakannya dari aktivitas manusia. Karena itu angka-angka tersebut belum bisa dibaca sebagai ukuran kualitas kode atau produktivitas, melainkan sebagai ukuran volume aktivitas.

Segmentasi baru dan metodologi

Willison mencatat bahwa laporan tahun ini memuat angka per industri dan memisahkan repositori yang menyangkut “interoperability or reverse engineering”, yaitu interoperabilitas atau rekayasa balik. Catatan metodologi laporan dikutip Willison.

Untuk klasifikasi industri, repositori publik yang dibuat pada 2022 hingga 2026 dikelompokkan ke sektor NAICS (sistem klasifikasi industri Amerika Utara) oleh model embedding multibahasa yang telah disesuaikan. Model itu memakai nama, deskripsi, topik, dan README repositori dari sampel acak tiap tahun.

Untuk interoperabilitas, GitHub menghitung repositori publik yang dibuat tiap tahun dengan nama, deskripsi, topik, atau README yang menyebut interoperabilitas atau rekayasa balik, atau istilah terkait seperti clean room implementation, drop-in replacement, dan protocol re-implementation.

Penyesuaian lokasi negara

Untuk peringkat negara berdasarkan push ke repositori publik, laporan menjumlahkan push dari tiap negara sepanjang tahun Octoverse. Guna mengoreksi bias akibat penggunaan VPN, GitHub memakai klasifikasi berbasis model bahasa besar (LLM) untuk mengambil kode negara ISO 3166-1 alpha-2 dari profil pengguna yang berkontribusi pada periode itu.

Batas data

Catatan Willison merupakan tautan ke laporan dan kutipan angka kunci, bukan analisis menyeluruh. Laporan lengkap Octoverse 2026 tidak tersedia dalam bahan yang dirujuk artikel ini, sehingga angka di atas sebaiknya dibaca sebagai klaim GitHub yang disampaikan lewat blog Willison.