外面都在讲 Agent，只有少数人准备好了。

2026 年有篇论文扫了 129,134 个 GitHub 项目，估算 coding agent adoption 在 15.85% 到 22.60%。

Gartner 也在讲，AI coding agents 正在进入需求拆解、写代码、review 和交付流程。

GitHub Octoverse 2025 里，TypeScript 首次超过 Python 和 JavaScript，成为 GitHub 上最常用语言之一。很多 AI 应用、LLM SDK 和 Agent 工具链，都在这个生态里长出来。

这些放在一起，方向很清楚：Agent 会进入软件开发流程。


但我们看了约 24 万 GitHub 开发者，看到的是另一面：
约 32% 有 AI coding 迹象，只有约 12% 能看到明确的 AI coding 工作流痕迹。

需求端已经在讲 Agent 化，供给端真正有工程痕迹的人还很少。

AI coding 不能只看用了什么工具，生成了多少代码。
Agent 真要进入开发流程，不是装一个工具就行。它需要仓库规则、上下文、命令、MCP、review、issue、项目边界。

这些不是 prompt 技巧，而是工程习惯。

数据里的分布也很明显：
TypeScript / Rust、AI/ML、blockchain、安全这些方向，更容易出现这种痕迹；越活跃、越多协作、越多处理真实项目问题的人，越容易看到 AI coding 工作流痕迹。

AI coding 在他们那里，已经进了日常开发流程。

这批人，就是现在市场上最稀缺的 AI-native 开发者。