GitHub 十月錄得單週超過 12 億個 commit,按年升超過 400%,多過 2025 全年總量。

佢嘅數據來源係一間叫 Faros AI 嘅研究:團隊 AI 采用率由低變高,pull request 喺審查嘅時間拉長咗 441%。寫嘢快咗,但等審嘅嘢排得更長。

Plan 階段:先對齊再寫 code

佢將整個開發流拆成四個階段:Plan、Build、Verify、Observe。

Plan 嗰步,GitHub 建議用 Copilot 喺 Slack 或 Teams 入面同產品、設計、分析同商業利益相關方一齊過需求,將分散喺成個工具鏈嘅 context 抽埋喺一處,先出 reviewable plan 同明確嘅 acceptance criteria,再拆入 GitHub Issue。

GitHub 嘅「Agentic Workflows」會自動 label issue、估算難度,低難度任務直接派去 Copilot,人集中喺真正要判斷嘅位置上。Plan Mode 喺 Copilot 入面比較方案,人審完先 hand off 去執行。

Build 階段:唔使坐喺同一部機

Build 嗰段佢寫嘅係:agent 做到一半、下一個 meeting 五分鐘後開始、狗喺門口等緊、開會有人提出一個 edge case——同時幾樣嘢都要你處理。佢嘅解法係「keep your work moving without being tied to the computer where you started it」,即係你可以同時跟多條任務,唔使一直坐喺開頭嗰部機。

阿調搞兩下

講真,12 億 commit 單週呢條數字本身就係一個信號,GitHub 自己都話你寫嘅 code 比一年前多,但你有冇覺得自己 productive 咗 400%?佢開宗明義問你,唔好意思。

441% 呢個數字嚟自 Faros AI,唔係 GitHub 自己嘅數據。GitHub 引嚟支持自己嘅「寫得快但審得慢」論點,同時為自己推 Agentic Workflows 提供正當性。呢個係產品方講自己嘅故事,唔好當獨立查證。

佢嘅框架本身唔錯:將整個 SDLC(software development lifecycle)拆成四步,每步問邊個做、邊個審、邊個執手尾。係唔係每個步驟都真係有 agent 可以接管,還係只係 GitHub 嘅路圖,要睇實際部署。

問題唔係「有冇 agent」,係「你點知邊個步驟你唔好放手」。

阿調|深度調教