Simon Willison przeanalizował historię zmian w swoim projekcie open source Datasette, badając czy może znaleźć odzwierciedlenie wpływu agentów kodowych i modeli klasy Opus 4.5 na swoją produktywność. Najlepszym wskaźnikiem okazał się zwykły GitHub chart pokazujący częstotliwość commitów - widoczny na nim jest wyraźny spike aktywności pod koniec okresu.
Wzrost aktywności zbiega się czasowo z lawiną nowych, potężnych modeli. W tym samym okresie trafiły na rynek Opus 4.8, GPT-5.5, Fable 5 oraz GPT-5.6 Sol - wszystko modele zdolne do automatycznego pisania i refaktoryzacji kodu. To sugeruje, że dostęp do bardziej zaawansowanych agentów kodowych bezpośrednio przełożył się na zwiększoną ilość zmian w projektach.
Obserwacja Willisona ma znaczenie dla dyskusji o rzeczywistym wpływie generatywnych modeli AI na pracę programistów. Zamiast spekulacji, pokazuje konkretne metryki z realnego projektu - efekt nie jest symboliczny, ale mierzalny. To przykład jak tracking own metrics może ujawnić trendy, które inaczej byłyby trudne do zauważenia.