GitHub 於 2026 年 7 月 17 日宣布，Copilot usage metrics REST API 現在支援 repository-level activity。企業和組織可以用新的每日 API 報告，按 repository 查看 Copilot coding agent 和 Copilot code review 產生的 Pull Request 活動。
這次更新提供兩個按日查詢的 endpoint：enterprise 層級是 /enterprises/{enterprise}/copilot/metrics/reports/repos-1-day?day=YYYY-MM-DD，organization 層級則是 /orgs/{org}/copilot/metrics/reports/repos-1-day?day=YYYY-MM-DD。回應會列出 coding agent 建立及合併的 Pull Request，亦會列出 code review 審查的 Pull Request，以及按 comment type 分拆的 suggestion count。
過去 Copilot usage metrics 主要停留在 organization 和 user 層級，管理者可以知道誰在使用，但未必知道使用集中在哪些 codebase。repository-level data 將視線拉近到實際工程環境，GitHub 認為它可以成為 repository insights 和 AI-readiness reporting 的基礎，幫助團隊把 enablement 投放到最需要的 repository。
這種資料粒度對 Agent 管理有兩面性。一方面，團隊終於可以把「使用了多少 AI」和「哪些專案真的有 Agent 產生或審查 Pull Request」連起來；另一方面，Pull Request 數量本身不是生產力答案。若要判斷 Agent 是否有價值，還要一起看 review turnaround、變更失敗率、安全警報、重做次數、人工審批時間，以及最後交付的品質。
GitHub 也列出權限條件：enterprise owner、billing manager、organization owner，或具備 View Copilot Metrics 權限的自訂角色可以存取報告，而且 Copilot usage metrics policy 必須已啟用。這提醒企業先處理資料範圍、角色權限和保留政策，再把指標接到內部 dashboard；如果所有人都可以看所有 repository，metrics 很快就會變成另一個資料治理問題。
對採用 AI coding agent 的團隊來說，今次更新的價值在於提供比較接近工作成果的觀測面。座位數、訊息數和 token 用量可以作為成本訊號，但 repository-level Pull Request 活動更接近流程實際發生的位置。下一步仍是把這些訊號和 code review、CI、資安及人手判斷放在同一個評估框架，而不是用單一數字替代工程決策。
