[2/3] Octoverse 2026: языки, отрасли и open source (Рубрика #Engineering)

В первой части разбора Octoverse 2026 мы поговорили о масштабе и географии GitHub, а теперь обсудим что именно делают пользователи, какие языки выбирают и вокруг каких проектов собираются.

💻 Языки: TypeScript удерживает первое место

Тройка лидеров по числу контрибьюторов сохранилась: TypeScript, Python, JavaScript. С сентября 2025-го по сентябрь 2026-го их месячные сообщества прибавили 3,62 млн, 3,23 млн и 1,82 млн участников соответственно. Рейтинг учитывает разные виды участия — от pushes до issues и ревью, — привязывая аккаунт к основному языку репозитория. Это активность сообщества вокруг языка, а один человек может попасть сразу в несколько сообществ. Складывать их аудитории нельзя. У новых репозиториев с обнаруженными признаками работы агентов TypeScript был основным языком в 35% случаев, без таких признаков — в 24%. GitHub связывает разницу с удобством проверки агентного кода, хотя отделить влияние агентов от выбора задач и привычек команд по этим долям нельзя.

🏭 Отрасли: репозиторий как рабочий инструмент

В этом году GitHub добавил отраслевой срез: модель классифицировала случайные выборки публичных репозиториев, созданных в 2022–2026 годах, по названию, описанию, topics и README, используя классификацию NAICS. По оценке авторов:
— профессиональные, научные и технические услуги поднялись с четвёртого на второе место по числу репозиториев, уступая информационному сектору;
— число репозиториев для добычи полезных ископаемых, нефти и газа выросло примерно в 65 раз относительно небольшой базы 2022 года;
— для обрабатывающей промышленности — почти втрое.

Для меня здесь интересен сам ракурс: репозиторий как инструмент решения отраслевой задачи. При этом выборка публичных проектов не даёт ни объёма промышленного ПО, ни доли компаний, внедривших ИИ.

🌐 Open source

Публичных contributions за год было 2,5 млрд против 1,12 млрд годом ранее. А рейтинги GitHub разделил на независимые/сообщественные проекты и проекты, стратегический контроль над которыми остаётся у одной компании. Среди быстрорастущих независимых проектов — llama.cpp, SGLang и vLLM. Корпоративную десятку по абсолютному приросту контрибьюторов возглавляют Claude Code, Codex и OpenCode.

В отдельном рейтинге вовлечённости, который объединяет позиции по звёздам, форкам и авторам PR/issues, среди независимых проектов остаются PyTorch, Rust, Home Assistant и CPython. Интерес к агентам соседствует с работой над языками, фреймворками и домашней автоматизацией.

Мне такое разделение кажется полезным для выбора зависимостей: доступность исходников и возможность влиять на направление проекта — разные свойства. Для команды имеет значение и то, кто принимает решения о совместимости, лицензии и будущем инструмента.

С выбором проектов разобрались; дальше посмотрим, как с этими инструментами работают: делегируют задачи, выбирают модели и проверяют изменения.

#Engineering #Software #OpenSource #AI #Metrics