AI在软件团队中的使用模式
每天都有数以万计的团队在Linear平台上开发软件。过去六年，我们得以清晰洞察产品开发的全流程变迁——从AI尚未普及的时代，一直到如今。
不少标杆企业和代码工具厂商都发布过关于令牌用量、代码量的研究，但这些数据只反映了工作的一个层面。而我们的独特优势在于，能够追踪从首个需求提出到合并代码关闭需求的完整产品开发工作流。需要说明的是，我们无法监测Linear平台外的AI使用情况，因此本报告仅呈现我们客户群体内的AI adoption（AI采用率），不代表整个市场的全貌。
本次研究围绕AI普及的三大核心问题展开：哪些人在使用AI？AI如何改变团队在Linear上的时间分配？AI是否会影响团队的交付效率？这些分析将为2026年AI辅助产品开发的发展现状提供一个基准，也为未来的报告提供对比参照。
AI已渗透至所有职能岗位
2026年1月至6月，各职能岗位中使用AI功能的用户占比均实现翻倍。其中产品岗增速最快，从12%升至34%；即便是与代码库关联最弱的GTM（上市推广）岗，占比也从5%提升至18%。我们通过标准化职位名称来划分角色，虽可能存在少量边缘误差，但整体趋势清晰明确，绝非分类偏差所致。
各职能岗位中使用Linear AI功能的用户占比（过去30天）
| 岗位 | 2026年1月 | 2026年6月 | 变化幅度 |
|---|---|---|---|
| 创始人 | 14% | 30% | +16个百分点 |
| 工程师 | 12% | 30% | +18个百分点 |
| 产品岗 | 12% | 34% | +22个百分点 |
| 设计岗 | 6% | 22% | +16个百分点 |
| GTM岗 | 5% | 18% | +13个百分点 |
高层管理者积极拥抱AI
企业高管亲自使用AI的比例，与团队成员持平甚至更高。员工规模201人以上的企业中，CEO使用AI的比例在半年内从9%跃升至36%，是本次报告中增幅最大的群体。这表明最高层领导者正在通过亲身实践而非阅读资料来学习AI技术。企业规模数据来自第三方补充信息，因此该部分覆盖的工作空间数量少于报告其他章节。
高管团队中使用Linear AI功能的用户占比（过去30天）
| 岗位细分 | 2026年1月 | 2026年6月 | 变化幅度 |
|---|---|---|---|
| 创始人（201人以上） | 10% | 26% | +16个百分点 |
| 创始人（51-200人） | 15% | 27% | +12个百分点 |
| 创始人（1-50人） | 15% | 31% | +16个百分点 |
| CEO（201人以上） | 9% | 36% | +27个百分点 |
| CEO（51-200人） | 15% | 25% | +11个百分点 |
| CEO（1-50人） | 7% | 21% | +14个百分点 |
| CPO（201人以上） | 3% | 24% | +21个百分点 |
| CPO（51-200人） | 10% | 26% | +15个百分点 |
| CPO（1-50人） | 11% | 36% | +25个百分点 |
| CTO（201人以上） | 11% | 35% | +24个百分点 |
| CTO（51-200人） | 12% | 28% | +16个百分点 |
| CTO（1-50人） | 16% | 33% | +17个百分点 |
各规模企业AI采用率同步增长
从初创公司到大型企业，AI采用率均实现了约三倍的增长。通常来说，企业规模是衡量新技术落地速度的重要指标，但在AI普及这件事上，规模的影响微乎其微。
不同规模企业中使用Linear AI功能的用户占比（过去30天，按员工数划分）
| 企业规模 | 2026年1月 | 2026年6月 | 变化幅度 |
|---|---|---|---|
| 1001名全职员工以上 | 8% | 25% | +17个百分点 |
| 201-1000名全职员工 | 9% | 27% | +19个百分点 |
| 51-200名全职员工 | 9% | 25% | +16个百分点 |
| 1-50名全职员工 | 8% | 23% | +14个百分点 |
团队在平台上投入更多精力
2025年6月至2026年6月，几乎所有职能岗位在需求创建、分类和评论上的耗时都有所增加，其中工程师仅在需求创建与分类上的耗时就增长了约17%。创始人的时间投入波动最为显著，需求创建耗时增加17分钟，评论耗时增加26分钟——不过创始人样本量较小，数据波动也更大。工作内容增多似乎意味着需要更多协作，而这些协作正在为AI智能体提供越来越多的上下文信息。
用户月均耗时对比（2025年6月 vs 2026年6月）
| 行为细分 | 2025年6月 | 2026年6月 | 变化幅度 |
|---|---|---|---|
| 需求创建与分类（工程师） | 24分钟 | 28分钟 | +5分钟 |
| 需求创建与分类（产品岗） | 38分钟 | 37分钟 | -1分钟 |
| 需求创建与分类（设计岗） | 22分钟 | 25分钟 | +3分钟 |
| 需求创建与分类（GTM岗） | 27分钟 | 31分钟 | +4分钟 |
| 需求创建与分类（创始人） | 40分钟 | 57分钟 | +17分钟 |
| 需求分配与更新（工程师） | 16分钟 | 19分钟 | +3分钟 |
| 需求分配与更新（产品岗） | 26分钟 | 26分钟 | 0分钟 |
| 需求分配与更新（设计岗） | 12分钟 | 15分钟 | +3分钟 |
| 需求分配与更新（GTM岗） | 12分钟 | 15分钟 | +3分钟 |
| 需求分配与更新（创始人） | 22分钟 | 29分钟 | +7分钟 |
| 评论（工程师） | 35分钟 | 40分钟 | +5分钟 |
| 评论（产品岗） | 48分钟 | 49分钟 | +1分钟 |
| 评论（设计岗） | 32分钟 | 34分钟 | +2分钟 |
| 评论（GTM岗） | 49分钟 | 55分钟 | +6分钟 |
| 评论（创始人） | 39分钟 | 64分钟 | +26分钟 |
AI生成的需求占比接近一半
两年前，每1000个需求中由AI生成的不足1个。如今，团队在Linear上创建的需求中，近一半由AI完成；按照当前增速，AI生成的需求数量很快将超过人工与集成工具生成的总和。
每周需求创建量（单位：千条，按来源划分）
| 统计周起始日 | AI智能体与MCP | 人工与集成工具 |
|---|---|---|
| 2024年6月3日 | 0 | 605 |
| 2024年6月10日 | 0 | 599 |
| 2024年6月17日 | 0 | 582 |
| 2024年6月24日 | 0 | 689 |
| 2024年7月1日 | 0 | 602 |
| 2024年7月8日 | 0 | 628 |
| 2024年7月15日 | 1 | 621 |
| 2024年7月22日 | 0 | 627 |
| 2024年7月29日 | 1 | 650 |
| 2024年8月5日 | 0 | 654 |
| 2024年8月12日 | 1 | 624 |
| 2024年8月19日 | 0 | 660 |
| 2024年8月26日 | 1 | 650 |
| 2024年9月2日 | 1 | 670 |
| 2024年9月9日 | 1 | 690 |
| 2024年9月16日 | 1 | 692 |
| 2024年9月23日 | 1 | 725 |
| 2024年9月30日 | 0 | 696 |
| 2024年10月7日 | 1 | 726 |
| 2024年10月14日 | 1 | 724 |
| 2024年10月21日 | 1 | 741 |
| 2024年10月28日 | 1 | 721 |
| 2024年11月4日 | 1 | 760 |
| 2024年11月11日 | 0 | 760 |
| 2024年11月18日 | 1 | 795 |
| 2024年11月25日 | 1 | 677 |
| 2024年12月2日 | 1 | 765 |
| 2024年12月9日 | 1 | 800 |
| 2024年12月16日 | 1 | 770 |
| 2024年12月23日 | 0 | 373 |
| 2024年12月30日 | 0 | 460 |
| 2025年1月6日 | 1 | 825 |
| 2025年1月13日 | 1 | 878 |
| 2025年1月20日 | 1 | 869 |
| 2025年1月27日 | 1 | 920 |
| 2025年2月3日 | 1 | 930 |
| 2025年2月10日 | 1 | 924 |
| 2025年2月17日 | 1 | 890 |
| 2025年2月24日 | 1 | 934 |
| 2025年3月3日 | 1 | 942 |
| 2025年3月10日 | 1 | 974 |
| 2025年3月17日 | 3 | 971 |
| 2025年3月24日 | 3 | 984 |
| 2025年3月31日 | 1 | 985 |
| 2025年4月7日 | 1 | 999 |
| 2025年4月14日 | 1 | 974 |
| 2025年4月21日 | 1 | 994 |
| 2025年4月28日 | 3 | 1029 |
| 2025年5月5日 | 5 | 1037 |
| 2025年5月12日 | 7 | 1063 |
| 2025年5月19日 | 9 | 1042 |
| 2025年5月26日 | 11 | 992 |
| 2025年6月2日 | 18 | 1095 |
| 2025年6月9日 | 18 | 1074 |
| 2025年6月16日 | 28 | 1064 |
| 2025年6月23日 | 34 | 1148 |
| 2025年6月30日 | 35 | 1092 |
| 2025年7月7日 | 44 | 1166 |
| 2025年7月14日 | 40 | 1137 |
| 2025年7月21日 | 41 | 1164 |
| 2025年7月28日 | 45 | 1177 |
| 2025年8月4日 | 52 | 1171 |
| 2025年8月11日 | 50 | 1206 |
| 2025年8月18日 | 55 | 1177 |
| 2025年8月25日 | 47 | 1225 |
| 2025年9月1日 | 48 | 1200 |
| 2025年9月8日 | 46 | 1299 |
| 2025年9月15日 | 45 | 1272 |
| 2025年9月22日 | 45 | 1294 |
| 2025年9月29日 | 58 | 1338 |
| 2025年10月6日 | 62 | 1352 |
| 2025年10月13日 | 68 | 1350 |
| 2025年10月20日 | 65 | 1382 |
| 2025年10月27日 | 74 | 1414 |
| 2025年11月3日 | 85 | 1461 |
| 2025年11月10日 | 85 | 1457 |
| 2025年11月17日 | 91 | 1436 |
| 2025年11月24日 | 93 | 1299 |
| 2025年12月1日 | 122 | 1473 |
| 2025年12月8日 | 142 | 1487 |
| 2025年12月15日 | 147 | 1526 |
| 2025年12月22日 | 110 | 795 |
| 2025年12月29日 | 139 | 808 |
| 2026年1月5日 | 206 | 1601 |
| 2026年1月12日 | 273 | 1725 |
| 2026年1月19日 | 291 | 1721 |
| 2026年1月26日 | 323 | 1806 |
| 2026年2月2日 | 401 | 1897 |
| 2026年2月9日 | 451 | 1901 |
| 2026年2月16日 | 516 | 1875 |
| 2026年2月23日 | 599 | 2048 |
| 2026年3月2日 | 707 | 2123 |
| 2026年3月9日 | 794 | 2170 |
| 2026年3月16日 | 837 | 2106 |
| 2026年3月23日 | 916 | 2297 |
| 2026年3月30日 | 935 | 2104 |
| 2026年4月6日 | 1038 | 2063 |
| 2026年4月13日 | 1128 | 2297 |
| 2026年4月20日 | 1209 | 2173 |
| 2026年4月27日 | 1275 | 2185 |
| 2026年5月4日 | 1382 | 2238 |
| 2026年5月11日 | 1506 | 2278 |
| 2026年5月18日 | 1597 | 2271 |
| 2026年5月25日 | 1472 | 2132 |
| 2026年6月1日 | 1542 | 2270 |
| 2026年6月8日 | 1766 | 2371 |
| 2026年6月15日 | 1652 | 2256 |
| 2026年6月22日 | 1728 | 2372 |
| 2026年6月29日 | 1799 | 2265 |
| 2026年7月6日 | 2078 | 2532 |
| 2026年7月13日 | 2143 | 2465 |
| 2026年7月20日 | 2195 | 2396 |
| 2026年7月27日 | 2348 | 2357 |
| 2026年8月3日 | 2435 | 2481 |
规划类工作耗时保持稳定
在报告中几乎所有指标都呈上升趋势的这一年里，处理客户需求、文档和项目的耗时却保持稳定。不同团队的规划习惯差异很大，且很多规划工作发生在口头沟通阶段，并未记录在平台上，因此平均值涵盖了从重度规划到轻度规划的各类团队。这种稳定性表明，到目前为止，AI对团队执行环节的改变远大于对“决定做什么”的决策环节的影响。
用户月均耗时对比（2025年6月 vs 2026年6月）
| 行为细分 | 2025年6月 | 2026年6月 | 变化幅度 |
|---|---|---|---|
| 客户需求处理（工程师） | 1分钟 | 1分钟 | 0分钟 |
| 客户需求处理（产品岗） | 3分钟 | 4分钟 | 0分钟 |
| 客户需求处理（设计岗） | 1分钟 | 1分钟 | 0分钟 |
| 客户需求处理（GTM岗） | 4分钟 | 4分钟 | +1分钟 |
| 客户需求处理（创始人） | 2分钟 | 3分钟 | +1分钟 |
| 文档与项目（工程师） | 3分钟 | 3分钟 | +1分钟 |
| 文档与项目（产品岗） | 13分钟 | 14分钟 | +1分钟 |
| 文档与项目（设计岗） | 4分钟 | 5分钟 | +1分钟 |
| 文档与项目（GTM岗） | 3分钟 | 3分钟 | +1分钟 |
| 文档与项目（创始人） | 7分钟 | 8分钟 | 0分钟 |
新增一类工作内容
与AI对话、将需求委派给AI智能体，这些都是一年前不存在的工作类型，如今已成为各职能岗位的常规工作内容，其中产品岗的使用程度最高。原有工作内容并未因此减少，这表明至少到目前为止，AI是叠加在现有工作之上，而非替代某项工作。
用户月均耗时对比（2025年6月 vs 2026年6月）
| 行为细分 | 2025年6月 | 2026年6月 | 变化幅度 |
|---|---|---|---|
| 智能体需求处理（工程师） | 0分钟 | 1分钟 | +1分钟 |
| 智能体需求处理（产品岗） | 0分钟 | 1分钟 | +1分钟 |
| 智能体需求处理（设计岗） | 0分钟 | 0分钟 | 0分钟 |
| 智能体需求处理（GTM岗） | 0分钟 | 0分钟 | 0分钟 |
| 智能体需求处理（创始人） | 0分钟 | 2分钟 | +2分钟 |
| AI对话（工程师） | 0分钟 | 2分钟 | +2分钟 |
| AI对话（产品岗） | 0分钟 | 5分钟 | +5分钟 |
| AI对话（设计岗） | 0分钟 | 3分钟 | +3分钟 |
| AI对话（GTM岗） | 0分钟 | 3分钟 | +3分钟 |
| AI对话（创始人） | 0分钟 | 4分钟 | +4分钟 |
非技术岗人员交付代码量增加
过去两年，关联代码合并请求（pull request）的产品经理占比从3%升至10%，设计师占比从1%升至8%。我们仅统计与Linear关联的代码仓库中的合并请求，因此在该体系外交付代码的人员未被纳入统计，这意味着实际比例只会更高。曾经只负责描述需求的人，如今越来越多地亲自参与代码交付。
关联合并请求的用户占比（过去30天）
| 岗位 | 2024年6月 | 2025年6月 | 2026年6月 | 变化幅度 |
|---|---|---|---|---|
| 创始人 | 11% | 12% | 23% | +12个百分点 |
| 工程师 | 20% | 22% | 34% | +14个百分点 |
| 产品岗 | 3% | 3% | 10% | +7个百分点 |
| 设计岗 | 1% | 2% | 8% | +7个百分点 |
| GTM岗 | 1% | 1% | 3% | +2个百分点 |
合并请求量两年增长111%
以2024年6月为基准，每个工作空间的合并请求量增长了111%。第一年产出基本保持平稳，2026年随着AI模型质量和采用率同步提升，产出开始显著增长。我们统计的是已发起的合并请求，而非已合并的请求，因此无法体现需求变更的价值，但增长趋势十分明显。
自2024年6月以来，各团队每周合并请求量变化百分比（所有付费工作空间）
| 统计周起始日 | 变化幅度 |
|---|---|
| 2024年6月2日 | 0% |
| 2024年6月9日 | +9% |
| 2024年6月16日 | +10% |
| 2024年6月23日 | +3% |
| 2024年6月30日 | +8% |
| 2024年7月7日 | -4% |
| 2024年7月14日 | +8% |
| 2024年7月21日 | +7% |
| 2024年7月28日 | +8% |
| 2024年8月4日 | +7% |
| 2024年8月11日 | +6% |
| 2024年8月18日 | +3% |
| 2024年8月25日 | +10% |
| 2024年9月1日 | +10% |
| 2024年9月8日 | +5% |
| 2024年9月16日 | +12% |
| 2024年9月22日 | +10% |
| 2024年9月29日 | +14% |
| 2024年10月6日 | +8% |
| 2024年10月13日 | +11% |
| 2024年10月20日 | +9% |
| 2024年10月27日 | +18% |
| 2024年11月3日 | +8% |
| 2024年11月10日 | +15% |
| 2024年11月17日 | +11% |
| 2024年11月24日 | +17% |
| 2024年12月1日 | 0% |
| 2024年12月8日 | +16% |
| 2024年12月15日 | +17% |
| 2024年12月22日 | +10% |
| 2024年12月29日 | -58% |
| 2025年1月5日 | -50% |
| 2025年1月12日 | +6% |
| 2025年1月19日 | +15% |
| 2025年1月26日 | +13% |
| 2025年2月2日 | +15% |
| 2025年2月9日 | +19% |
| 2025年2月16日 | +21% |
| 2025年2月23日 | +17% |
| 2025年3月2日 | +21% |
| 2025年3月9日 | +19% |
| 2025年3月16日 | +26% |
| 2025年3月23日 | +26% |
| 2025年3月30日 | +23% |
| 2025年4月6日 | +17% |
| 2025年4月13日 | +24% |
| 2025年4月20日 | +11% |
| 2025年4月27日 | +10% |
| 2025年5月4日 | +7% |
| 2025年5月11日 | +14% |
| 2025年5月18日 | +21% |
| 2025年5月25日 | +22% |
| 2025年6月1日 | +9% |
| 2025年6月8日 | +22% |
| 2025年6月16日 | +16% |
| 2025年6月22日 | +12% |
| 2025年6月29日 | +22% |
| 2025年7月6日 | +8% |
| 2025年7月13日 | +16% |
| 2025年7月21日 | +16% |
| 2025年7月28日 | +16% |
| 2025年8月3日 | +13% |
| 2025年8月10日 | +9% |
| 2025年8月17日 | +5% |
| 2025年8月24日 | +10% |
| 2025年8月31日 | +8% |
| 2025年9月7日 | +4% |
| 2025年9月14日 | +11% |
| 2025年9月21日 | +10% |
| 2025年9月28日 | +8% |
| 2025年10月5日 | +9% |
| 2025年10月12日 | +9% |
| 2025年10月19日 | +9% |
| 2025年10月26日 | +9% |
| 2025年11月2日 | +14% |
| 2025年11月9日 | +15% |
| 2025年11月16日 | +13% |
| 2025年11月23日 | +16% |
| 2025年11月30日 | +1% |
| 2025年12月7日 | +17% |
| 2025年12月14日 | +17% |
| 2025年12月21日 | +14% |
| 2025年12月28日 | -48% |
| 2026年1月4日 | -54% |
| 2026年1月11日 | +10% |
| 2026年1月18日 | +22% |
| 2026年1月25日 | +22% |
| 2026年2月1日 | +27% |
| 2026年2月8日 | +32% |
| 2026年2月15日 | +36% |
| 2026年2月22日 | +33% |
| 2026年3月1日 | +50% |
| 2026年3月8日 | +49% |
| 2026年3月15日 | +54% |
| 2026年3月22日 | +55% |
| 2026年3月29日 | +58% |
| 2026年4月5日 | +41% |
| 2026年4月12日 | +46% |
| 2026年4月19日 | +60% |
| 2026年4月26日 | +66% |
| 2026年5月3日 | +67% |
| 2026年5月10日 | +80% |
| 2026年5月17日 | +91% |
| 2026年5月24日 | +95% |
| 2026年5月31日 | +85% |
| 2026年6月7日 | +106% |
| 2026年6月14日 | +113% |
| 2026年6月21日 | +111% |
代码智能体是产出加速的核心动力
接入代码智能体的团队，其每周合并请求量在两年内从21个增至65个，近乎三倍；而未接入的团队仅从8个增至10个。需要说明的是，接入代码智能体的团队原本产出效率就更高，因此两组数据的绝对值不具备直接可比性，但对比各自的基线数据可以清晰看到：几乎所有增长都来自使用智能体的团队。
各团队每周合并请求量（固定样本组：付费工作空间）
| 统计周起始日 | 接入代码智能体的团队 | 传统团队 |
|---|---|---|
| 2024年6月2日 | 21 | 8 |
| 2024年6月9日 | 24 | 8 |
| 2024年6月16日 | 24 | 9 |
| 2024年6月23日 | 22 | 8 |
| 2024年6月30日 | 24 | 9 |
| 2024年7月7日 | 21 | 8 |
| 2024年7月14日 | 24 | 8 |
| 2024年7月21日 | 24 | 8 |
| 2024年7月28日 | 24 | 9 |
| 2024年8月4日 | 24 | 8 |
| 2024年8月11日 | 24 | 8 |
| 2024年8月18日 | 23 | 8 |
| 2024年8月25日 | 25 | 8 |
| 2024年9月1日 | 24 | 8 |
| 2024年9月8日 | 24 | 8 |
| 2024年9月16日 | 25 | 9 |
| 2024年9月22日 | 25 | 8 |
| 2024年9月29日 | 26 | 9 |
| 2024年10月6日 | 25 | 9 |
| 2024年10月13日 | 26 | 8 |
| 2024年10月20日 | 25 | 8 |
| 2024年10月27日 | 26 | 9 |
| 2024年11月3日 | 25 | 8 |
| 2024年11月10日 | 27 | 9 |
| 2024年11月17日 | 26 | 8 |
| 2024年11月24日 | 28 | 9 |
| 2024年12月1日 | 23 | 8 |
| 2024年12月8日 | 27 | 9 |
| 2024年12月15日 | 28 | 9 |
| 2024年12月22日 | 26 | 8 |
| 2024年12月29日 | 10 | 3 |
| 2025年1月5日 | 11 | 4 |
| 2025年1月12日 | 25 | 8 |
| 2025年1月19日 | 27 | 9 |
| 2025年1月26日 | 27 | 8 |
| 2025年2月2日 | 28 | 8 |
| 2025年2月9日 | 29 | 9 |
| 2025年2月16日 | 30 | 9 |
| 2025年2月23日 | 29 | 9 |
| 2025年3月2日 | 30 | 9 |
| 2025年3月9日 | 30 | 9 |
| 2025年3月16日 | 30 | 9 |
| 2025年3月23日 | 31 | 9 |
| 2025年3月30日 | 31 | 9 |
| 2025年4月6日 | 30 | 8 |
| 2025年4月13日 | 32 | 9 |
| 2025年4月20日 | 28 | 8 |
| 2025年4月27日 | 28 | 8 |
| 2025年5月4日 | 28 | 8 |
| 2025年5月11日 | 29 | 8 |
| 2025年5月18日 | 32 | 9 |
| 2025年5月25日 | 31 | 9 |
| 2025年6月1日 | 28 | 8 |
| 2025年6月8日 | 31 | 8 |
| 2025年6月16日 | 31 | 8 |
| 2025年6月22日 | 30 | 8 |
| 2025年6月29日 | 32 | 8 |
| 2025年7月6日 | 29 | 8 |
| 2025年7月13日 | 32 | 8 |
| 2025年7月21日 | 31 | 8 |
| 2025年7月28日 | 32 | 8 |
| 2025年8月3日 | 32 | 8 |
| 2025年8月10日 | 32 | 8 |
| 2025年8月17日 | 31 | 7 |
| 2025年8月24日 | 33 | 8 |
| 2025年8月31日 | 32 | 8 |
| 2025年9月7日 | 31 | 8 |
| 2025年9月14日 | 34 | 8 |
| 2025年9月21日 | 34 | 8 |
| 2025年9月28日 | 34 | 8 |
| 2025年10月5日 | 35 | 8 |
| 2025年10月12日 | 34 | 8 |
| 2025年10月19日 | 34 | 8 |
| 2025年10月26日 | 34 | 8 |
| 2025年11月2日 | 36 | 8 |
| 2025年11月9日 | 36 | 8 |
| 2025年11月16日 | 35 | 8 |
| 2025年11月23日 | 37 | 8 |
| 2025年11月30日 | 31 | 7 |
| 2025年12月7日 | 37 | 8 |
| 2025年12月14日 | 38 | 8 |
| 2025年12月21日 | 37 | 8 |
| 2025年12月28日 | 16 | 3 |
| 2026年1月4日 | 13 | 3 |
| 2026年1月11日 | 35 | 7 |
| 2026年1月18日 | 40 | 8 |
| 2026年1月25日 | 39 | 8 |
| 2026年2月1日 | 42 | 8 |
| 2026年2月8日 | 44 | 8 |
| 2026年2月15日 | 46 | 9 |
| 2026年2月22日 | 44 | 8 |
| 2026年3月1日 | 49 | 9 |
| 2026年3月8日 | 50 | 9 |
| 2026年3月15日 | 51 | 9 |
| 2026年3月22日 | 50 | 9 |
| 2026年3月29日 | 52 | 9 |
| 2026年4月5日 | 48 | 9 |
| 2026年4月12日 | 49 | 9 |
| 2026年4月19日 | 54 | 9 |
| 2026年4月26日 | 55 | 9 |
| 2026年5月3日 | 55 | 8 |
| 2026年5月10日 | 57 | 9 |
| 2026年5月17日 | 60 | 10 |
| 2026年5月24日 | 62 | 10 |
| 2026年5月31日 | 57 | 9 |
| 2026年6月7日 | 65 | 10 |
| 2026年6月14日 | 63 | 9 |
| 2026年6月21日 | 65 | 10 |
AI对产品开发最直观的影响，是过去两年使用代码智能体的团队实现了产出的大幅增长。我们无法确定这种增长是否带来了积极的业务成果，但AI adoption与产出加速之间的关联十分明确。
更值得关注的是AI adoption的构成——它似乎正在模糊岗位边界：高层管理者开始更多地参与一线执行工作，并积极借助AI提升效率；非技术岗人员也开始提交代码。这似乎印证了一个趋势：企业中的每个人都在成为“构建者”。
不过，AI并未带来时间上的节省。Linear上原有工作的耗时保持稳定，AI相关工作则作为新增内容出现，意味着产品开发的整体耗时不降反升。据我们观察，团队的工作量反而有所增加，这表明AI除了在令牌消耗层面，还存在类似杰文斯悖论的效应。
很多人会指出，合并请求量只能体现工作“动作”而非价值，这一点确实没错，但相比统计令牌用量已经是进步。比如，机械性的代码重构可能消耗大量令牌，而有价值的bug修复或代码评审却未必，因此令牌消耗与价值完全不匹配——用令牌用量衡量价值，终将成为AI早期发展阶段的历史遗迹。
在未来的报告中，我们将深入研究工作的完整生命周期，从令牌消耗一直追踪到业务成果。如今代码和代码评审都可通过Linear完成，我们也得以开展这类深度分析。
附录
研究方法
本报告使用Linear平台的聚合产品数据，包括AI对话、智能体会话、需求活动、评论和合并请求等。数据仅覆盖付费工作空间及其用户。所有指标均以聚合形式呈现，旨在展示团队使用AI开发软件的整体模式，而非个体行为。
所有指标均在固定时间窗口内统计，窗口为一个日历月或过去30天。同比图表使用2025年6月和2026年6月的数据；采用率指标使用过去30天的滚动窗口；时间序列图表则按周聚合数据，这两步操作均为减少短期数据波动。部分图表仅保留在两个时间窗口内均活跃的用户数据。
术语定义
AI活跃用户：在28天内至少有一次AI交互（包括应用内或Slack对话、智能体会话）的用户。
智能体团队：接入代码智能体的工作空间。
合并请求（Pull request）：针对与Linear关联的代码仓库发起的代码变更请求。我们统计的是已发起的请求，而非已合并的请求。
付费工作空间：统计期间内处于付费套餐的活跃工作空间。
智能体需求：包括将需求委派给智能体或启动智能体会话。
企业规模：企业全职员工数量，数据来自第三方补充信息。