Агенты пишут код, а узким местом стали git, ревью и метрики

Git рассчитан на разработчика, который делает несколько коммитов в час и редко конфликтует с коллегой в одном файле. GitHub пишет, что агентная разработка требует другой архитектуры: люди и агенты работают в одних репозиториях параллельно, а нагрузка измеряется миллионами коммитов в день.

Поэтому GitHub перестраивает слой хранения и работы с Git.

Для владельца бизнеса вывод простой.

Если вы запускаете агентов на своём монорепозитории, первым пределом станет система контроля версий, затем CI и очередь на слияние.

GitHub добавил в security overview статус включения AI Scan для pull request.

Администратор видит число репозиториев, где сканирование включено и выключено, фильтрует их запросами `code-scanning-ai-scan-pr-scan:enabled` и `code-scanning-ai-scan-pr-scan:not-enabled` и выгружает отдельную колонку в CSV.

Новость скромная, но за ней стоит реальная проблема.

Инструмент безопасности, включённый в половине репозиториев, даёт ощущение защиты и оставляет без прикрытия вторую половину.

Пока код писали люди, с этим разрывом можно было жить.

Когда агент создаёт десятки PR в день, непокрытый репозиторий становится открытой дверью.

Нужны карта покрытия и человек, который отвечает за закрытие остатка.

Тот же принцип мы применяем в LLM & Security Gateway: каждый вызов модели проходит через единый контроль.

Автоматизация удешевила отправку, а проверка осталась дорогой.

Компания с публичным репозиторием или баг-баунти может ждать такой же нагрузки.

Самая поучительная из пяти новостей касается измерений.

Администраторы заметили, что активность агентов и число строк кода от агентов в метриках Copilot падают, хотя использование растёт. GitHub нашёл причину: несколько IDE перевели сессии агентов на Copilot SDK, а эти сессии не сообщали, из какой IDE пришли.

Основная часть активности выпала из отчётов, часть записалась как активность Copilot CLI.

Затронуты только версии IDE на SDK, исправление выходит обновлением каждой среды. Представьте: вы согласовали бюджет на AI-инструменты и через квартал смотрите на дашборд с падающей кривой.

Вы можете урезать программу, сменить поставщика или вызвать команду на разбор.

Отсюда правило, которое мы закладываем в проекты с агентами.

Метрику результата определяют до запуска:

• время от задачи до работающего кода в проде
• доля изменений
• прошедших ревью без переделки
• число инцидентов

Источники данных проверяют независимо от вендорской панели.

Хотя бы раз в квартал тимлид или аналитик сверяет цифры дашборда с тем, что видно в самом репозитории.