No primeiro trimestre de 2026, 13,0% das habilidades de agentes recién escritas estavam em um idioma diferente do inglês, subindo para 16,3% um trimestre depois — um aumento de três pontos percentuais em três meses em 255,068 habilidades. Para contexto, a documentação não inglesa do GitHub levou dez anos para crescer de 3,7% para 13,0%, indicando que o desenvolvimento de IA está acelerando fora de centros tradicionais como São Francisco. É importante observar que o inglês não é um proxy para desenvolvedores americanos; a população de crescimento mais rápido do GitHub é a Índia, que escreve em inglês junto com a Nigéria e Singapura.

Uma habilidade é um arquivo SKILL.md contendo instruções para um agente de IA em prosa simples, conforme a especificação da Anthropic de outubro de 2025. Nove meses depois, existiam 3,8 milhões de habilidades em 282,200 repositórios públicos no conjunto de dados Git Skills. As habilidades diferem do software tradicional: elas são escritas em linguagem humana e executadas por modelos multilíngues, sem requisito técnico para o inglês.

A análise de 1.870.299 habilidades distintas mostra que 85,3% são em inglês, 6,2% em chinês (liderado por 104.985 simplificado versus 9.112 tradicional), 1,7% em japonês, 1,6% em alemão, 1,2% em coreano, 1,1% em português, 0,9% em espanhol e 0,4% em francês. As habilidades não inglesas representam 14,3%, o que corresponde aproximadamente aos 13,0% da documentação do GitHub, mas a representação chinesa é significativamente maior em 6,2% versus 3,3%. Os números publicados variam amplamente (65,0%–99,7% em inglês) devido a diferentes populações: marketplaces curados, fatias de domínio e rastreadores semeados em inglês.

Entidades-chave: Empresas: GitHub, Anthropic, Plicara Labs, Claw Hub, skills.sh | Locais: São Francisco, Índia, Nigéria, Singapura, Shenzhen, São Paulo

Perguntas frequentes: Por que os números publicados sobre a distribuição de idiomas das habilidades de agentes variam tanto?

Os números publicados variam porque medem populações diferentes: os marketplaces curados tendem ao inglês, as fatias específicas de domínio refletem concentrações locais de atividade, e os rastreadores semeados em inglês encontram naturalmente conteúdo em inglês. Os estudos analisaram conjuntos de dados que variam de 557 habilidades de saúde a 1,87 milhão de habilidades distintas, usando diferentes ferramentas de identificação de idioma (py3langid, fast-langdetect) e diferentes limiares de confiança.