用git-ai stats量化AI代码占比10个关键指标衡量你的团队AI使用率【免费下载链接】git-aiA Git extension for tracking the AI-generated code in your repos项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/git/git-aigit-ai是一个专为追踪 AI 生成代码而设计的 Git 扩展。它能在每一次提交中精确识别哪些行来自 AI、哪些行来自人类而git ai stats命令正是量化这件事的核心工具一条命令就能在终端或 JSON 中输出 AI 代码占比、采纳率、工具与模型分布等团队级指标。本文带你从 10 个关键指标出发快速看懂你的团队到底用了多少 AI。为什么需要量化 AI 代码占比AI 编程助手Copilot、Cursor、Claude Code 等已经深入日常开发但大多数团队只知道大家在用却说不出AI 代码占提交量的真实比例是多少AI 生成的行有多少被原样接受又有多少被人类改过哪个工具和模型产出的代码质量最好、留存最高git-ai 通过行级归属line-level attribution把这些问题变成可统计的数字。下面这张截图展示了 git-ai 在git blame中的输出可以看到每一行代码的作者归属一目了然一键获取统计git ai stats 命令怎么用在项目根目录执行git ai stats默认对最近一次提交进行统计并输出人类可读的进度条加上--json参数则输出结构化数据方便接入自建报表git ai stats --json git ai stats start_sha..end_sha --json第二条命令可以统计任意提交区间的聚合指标这正是做周度/月度团队 AI 使用率复盘的关键。核心逻辑实现在 src/authorship/stats.rs 中其中CommitStats结构定义了全部统计字段字段含义human_additions人类归属的提交行数ai_additionsAI 归属的提交行数ai_accepted未经人工修改、被原样接受的 AI 行数unknown_additions无任何归属证明untracked的行数git_diff_added_lines/git_diff_deleted_linesdiff 新增 / 删除行数tool_model_breakdown按工具 模型拆分的采纳明细字段定义见 src/authorship/stats.rs。10个关键指标逐个读懂你的AI使用率git-ai 的终端输出形如you █████░░░░░ ai人类与 AI 占比条而 JSON 输出则覆盖以下 10 个指标1. AI 代码行数ai_additions提交中归属为 AI 的行数是最基础的用量指标。2. AI 代码占比AI %ai_additions / 总新增行终端进度条直接可视化展示一眼看出这次提交有多少是 AI 写的。3. AI 原样接受行数ai_acceptedAI 生成后未被人类修改就被接受的行数反映 AI 输出质量。4. AI 接受率accepted rateai_accepted / ai_additions。比率越高说明 AI 产出的代码越不需要返工。5. 人类编写行数human_additions明确由人类编写的行数与 AI 行数形成人机分工对照。6. 未追踪行数untracked没有任何归属证明的行。git-ai 会单独标出如untracked 100%避免把历史遗留代码误算进 AI 或人类头上保证统计口径干净。7. 生成 vs 提交行数对比 AI 实际生成的行与最终提交进仓库的行可量化AI 产出在 review 中被打折的比例。8. 人类覆盖/改写human overridesAI 行被人工修改后重新归属为人类的部分是衡量AI 代码需人工打磨程度的信号。9. 工具与模型分布tool_model_breakdown按工具 模型拆分的 AI 采纳明细可直接回答哪个模型最能打示例见 src/authorship/stats.rs。10. 提交区间聚合start..end跨多个提交求和聚合得到团队级的 % AI 趋势是周会/月报的标准口径。团队视角把指标看成长期趋势单条命令看的是点团队要的是面。git-ai 的团队版会进一步把数据打通到整个研发流程按PR、团队、仓库维度计算 % AI并把 token 花费与单个 Pull Request 关联甚至可以关联返工率与事故来源的 AI 会话。配合--json输出定时拉取你只需一个 cron 任务 一张图表就能让团队 AI 使用率变成持续监控的指标。快速上手清单安装 git-ai 并在仓库中启用 hooks见 README.md 与 agent-support/ 下各 IDE 的接入说明日常提交后用git ai stats看单次提交的人机占比周会前用git ai stats start..end --json导出区间聚合数据结合工具/模型分布淘汰低采纳率配置放大高效模型目前 git-ai 支持的主流 AI 工具与 IDE 均已被覆盖小结git ai stats用行级归属让AI 用了多少第一次变得可量化10 个指标从行数、占比、接受率、模型分布四个层面刻画团队 AI 使用率区间聚合 JSON 输出天然适配团队的周期性数据复盘与其凭感觉讨论AI 到底有没有用不如让 git-ai 的统计数字替你说话。【免费下载链接】git-aiA Git extension for tracking the AI-generated code in your repos项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/git/git-ai创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考