文章作者：玉澄

文章来源：51CTO技术栈

我们都知道，写代码正在被 AI 彻底重构，而现在到底处于 AI 开发的哪个阶段呢？

近期，Cursor 发布了一份《开发者习惯报告》，2026 年春季版，是它的首份此类报告。

基于全球范围内的 AI Coding 数据集，也就是 Cursor 的开发者使用数据，他们从五个维度分析，尝试呈现 AI Coding 的真实现状，洞察整个生态的演进方向。

这五个维度分别是：开发效率、模型成本、用户差距、上下文变化和自动化转变。

这份报告中，有些事实非常有冲击力，比如：

• 开发者开始用 Coding Agent撰写千行级 "超级 PR"，单次 PR 新增代码量（p75）同比暴涨 2.5 倍。
• 顶尖 1% 开发者（p99）的日均 AI 编码量，是普通中位数开发者的46 倍；每周合并 PR 数量，更是普通开发者的 15 倍。
• 输入/输出 Token 比从年初的 4.52:1 飙升至 5 月的 13:1，输入上下文的成本占比从年初的 47.5%，上涨至近70%。

更多情况见下面 Cursor 调研结果的全部内容：

开发者单次 PR 新增代码量同比暴涨 2.5 倍

AI 赋能开发最直观的变化就是，开发者的单人产能直接原地起飞。

到 2026 年 5 月，短短一年多时间，开发者每周人均编码量翻了一倍以上。而且从 2026 年初开始，增速还在持续加快。

不止是写得更多，开发者单次 PR 新增代码量（p75）同比暴涨 2.5 倍，每次开发的体量也大幅地提升了。

这也意味着，开发者正在利用 Agent 来撰写更复杂的 PR，承接更大、更完整的开发任务。

从下图可以看到千行级 "超级 PR"占比一路攀升，从 2025 年初的 7%~8%，增长到 2026 年 5 月的 13.8%。

尤其是 2026 年 1 月，伴随 AI Coding 模型的迭代升级，超大 PR 数量还出现明显的跳增。

除此之外，近两个月，单次 AI 会话的平均工具调用次数上涨 30%。

利用能独立完成读改文件、代码检索、命令执行、全网查阅等复杂任务的Coding Agent 进行开发，越发成为开发者的习惯。

还有很关键的一点是，AI 产出的代码质量和实用性是有提升的，不过暂时提升的速度还比较平缓。2026 年以来，AI 生成代码的 60 分钟留存率从 76% 上涨至81%。

1% 大佬用 AI 卷出 46 倍差距

AI 提升了所有人的开发效率，但在顶尖开发者手中，AI 的作用更是被放大了。

报告通过 Gini 系数直观地展现了这一现象：AI 代码量、AI 使用成本、Token 消耗三大核心指标的 Gini 系数分别达到 0.77、0.75、0.72（数值越接近 1，资源越集中在少数人手中）。

简单来说：极少数顶尖开发者，获得了行业绝大部分 AI 赋能红利。

分层数据更是让人震惊，顶尖 1% 开发者（p99）的日均 AI 编码量，是普通中位数开发者的46 倍；每周合并 PR 数量，更是普通开发者的 15 倍。

即便是前 10% 的优质开发者（p90），产能也仅是中位数开发者的 10 倍（编码量）、4 倍（PR 量）。

从 2025 到 2026 年，会不会用 AI、能不能用好 AI，在这些方面，人与人之间的差距越拉越大。

"全局上下文理解与复用能力"变得更加重要

2026 年 AI Coding 的上下文输入Token量也变化十分显著。在年初，模型的输入/输出 Token 比例仅为 4.52:1，而到 5 月已经飙升至 13:1。

这意味着，模型每生成 1 段代码，就会理解较以往 13 倍的上下文信息，改善了以往 AI Coding 适配性差、需要大量修改的痛点。

目前，输入 Token 已经占据非缓存 Token 总量的 90% 以上，取代输出 Token 成为模型运行的核心。从成本角度来看，输入上下文的成本占比从年初的 47.5%，上涨至近70%，成为了 AI 开发的主要成本来源。

更值得关注的是缓存读取 Token ，当前缓存读取 Token 占整体 Token 活跃度的 90%左右。这表明，Agent 现在的运作在很大程度上依赖于对之前获取的背景信息的再利用，而非从头开始重新获取所有信息。而这既能大幅提速，又能显著降本。

一句话总结就是，"全局上下文理解与复用能力"的重要性在AI Coding中变得更加凸显。

AI 自动化开发，从写代码到合并全搞定

在全自动软件开发与维护方面，最直观的变化是，无需人工审核、直接自动合并提交的 AI 代码变更量，自 2026 年以来暴涨 5 倍，自动合并占比从年初的 7% 攀升至 36% 以上。

这表明开发者对 AI Coding 的信任度有了很大提升，大量的代码迭代和修改，已经可以完全交给 AI 自主完成了。

同时，自动化正进入各种工作流，比如安全审查自动化是典型应用场景。企业定制化 SDK 运行量均呈现爆发式增长。

而其 SDK 运行情况又表明，人们迫切希望 Cursor 的 Agent 基础设施转变为可编程平台，让各家公司能够根据自己的需求来定制软件的构建方式。

AI 逐步渗透到编码、审核、提交、维护、迭代的全流程，未来的软件开发将实现 AI 主导自动化落地的全新模式。

最贵和最便宜模型差 9 倍，按需搭配

很多开发者和团队都在纠结：到底该选大模型还是轻量模型？贵的模型是不是真的更好？这份报告给出了最真实的成本答案。

报告把市面上 7 大主流模型系列进行比较，从单次请求成本和单行有效代码成本两个角度，摸了摸不同模型的真实经济账。

在单次代理请求成本上，最贵的 Opus 4.7（1.57 美元）和最便宜的 Composer 2.5（0.18 美元），价差高达 9 倍。

而从每条被接受的代码成本来看，模型差距有所减小，但依然达到 7 倍。高价模型的优势得以体现：虽然单次调用贵，但产出的有效代码更多、通过率更高。

同时成本和质量的平衡点也在发生着变化。在这里 Cursor 强调了自己的模型 Composer。

高端模型如 Opus、GPT-5.5，评分上限更高，能驾驭高复杂度开发任务，但成本居高不下。

而新发布的 Composer 2.5  以极低的成本跑出了超高性价比，甚至部分场景下代码质量不输高端模型。成本控制可以按需搭配了。

写在最后

这份 Cursor 开发者报告表明，当下 AI 还没有淘汰开发者，但开发行业的规则已经在重构之中。

未来的软件开发，拼的不再是手写代码的速度，而是驾驭 AI 的能力、全局上下文把控能力、自动化流程落地能力。

AI 已经帮你干多少活了呢？有没有被身边的 AI 大佬卷到？欢迎在评论区吐槽！

参考链接：

https://cursor.com/cn/insights#developer-acceleration