2、OpenRank 排行榜 负责人@huangfan0

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以下给出一些分析建议，供参考，希望结合已有的内容进行优化和扩展~

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2. OpenRank 排行榜分析

整体目标

通过对全球和中国开源生态的 OpenRank 排行榜分析，揭示开源仓库、企业、基金会、开发者、国家和地区在全球开源生态中的影响力和变化趋势，突出中国在全球开源格局中的发展态势及贡献。同时，通过新增有意义的排行榜，挖掘细分领域的表现和洞察。

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2.1 全球开源仓库 OpenRank 排名

分析目标：

• 通过全球开源仓库的 OpenRank 排名，评估头部仓库对全球开源生态的影响力和贡献。
• 关注中国开源项目在全球排名中的表现，突出其成长路径。
• 主意：今年开始全球开源项目的标签也有了，可以考虑换成项目的排名

分析维度：

1. 全球 Top 50 仓库的 OpenRank 排名及年度变化趋势。
2. 仓库领域分布：AI、大模型、云原生、系统软件等领域。
3. 仓库规模与协作网络分析：头部仓库的参与者分布（国家、企业、个人）。
4. 长尾效应：头部仓库对总 OpenRank 的贡献比例（如前 1% 仓库贡献了多少 OpenRank 值）。

优化点：

• 深入聚焦技术热点领域的头部仓库排名（如 AI 和大模型领域的仓库排名）。
• 增加年度排名变化趋势分析，挖掘新兴项目的崛起路径。

可视化形式：

1. 条形图：展示全球 Top 50 仓库排名。
2. 领域分布饼图：展示头部仓库的技术领域分布。
3. 时间序列折线图：展示部分仓库的 OpenRank 排名变化趋势。

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2.2 中国开源项目 OpenRank 排名

分析目标：

• 通过中国开源项目的 OpenRank 排名，评估中国开源项目的全球影响力和发展态势。
• 突出中国头部项目的技术优势和领域分布。

分析维度：

1. 中国 Top 50 开源项目的 OpenRank 排名及年度变化趋势。
2. 项目技术领域分布：数据库、操作系统、AI、大模型、云原生等。
3. 项目的国际化参与度：国际开发者的贡献比例。

优化点：

• 增加对国际化项目的分析（如吸引全球开发者参与的中国项目）。
• 对中国头部项目的技术领域和贡献模式进行深入研究。

可视化形式：

1. 条形图：展示中国 Top 50 项目 OpenRank 排名。
2. 领域分布饼图：展示中国项目的技术领域分布。
3. 地图热力图：展示中国项目吸引的国际开发者分布。

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2.3 全球企业 OpenRank 排名

分析目标：

• 通过全球企业的 OpenRank 排名，评估企业对开源生态的贡献及其影响力。
• 突出中国企业在全球开源生态中的崛起。

分析维度：

1. 全球 Top 50 开源企业的 OpenRank 排名及年度变化趋势。
2. 企业贡献的主要领域（如云计算、AI、数据库等）。
3. 企业主导的头部开源项目及其 OpenRank 分布。

优化点：

• 深入分析企业在特定技术领域的贡献（如微软在云计算、谷歌在 AI）。
• 对比中美企业在全球开源生态中的角色差异。

可视化形式：

1. 条形图：展示全球 Top 50 企业 OpenRank 排名。
2. 领域分布柱状图：展示企业贡献的主要技术领域。
3. 气泡图：展示企业规模（员工数）与开源贡献之间的关系。

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2.4 中国企业 OpenRank 排名

分析目标：

• 通过中国企业的 OpenRank 排名，分析其在开源生态中的贡献及技术布局。
• 强调中小企业和头部企业的不同角色。

分析维度：

1. 中国 Top 50 开源企业的 OpenRank 排名。
2. 企业贡献的技术领域分布。
3. 中小企业 vs 头部企业的开源贡献模式。

优化点：

• 增加中小型企业的分析，挖掘其在开源生态中的创新活力。
• 结合企业主导的项目，评估其对行业发展的推动作用。

可视化形式：

1. 条形图：展示中国 Top 50 企业 OpenRank 排名。
2. 领域分布饼图：展示中国企业在开源生态中的技术布局。
3. 案例分析框：展示代表性企业及其主导的头部项目（如华为的 OpenHarmony）。

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2.5 全球基金会 OpenRank 排名

分析目标：

• 评估全球开源基金会的影响力及其支持的项目贡献。
• 强调中国基金会在全球开源生态中的角色。

分析维度：

1. 全球基金会的 OpenRank 排名及其支持项目的分布。
2. 基金会支持的头部项目及其全球影响力。
3. 基金会与企业、社区的协作网络。

优化点：

• 聚焦中国基金会（如开放原子开源基金会）的国际化协作情况。
• 增加对基金会重点支持项目（如 OpenEuler）的深度分析。

可视化形式：

1. 条形图：展示全球基金会 OpenRank 排名。
2. 网络关系图：展示基金会与支持项目的协作关系。
3. 案例分析框：突出中国基金会在特定领域的贡献。

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2.6 国家和地区 OpenRank 排名

分析目标：

• 通过国家和地区的 OpenRank 排名，评估各国在全球开源生态中的影响力。
• 突出中国的全球排名及变化趋势。

分析维度：

1. 全球国家和地区的 OpenRank 排名及年度变化趋势。
2. 各国头部贡献者（项目、企业、开发者）的分布。
3. 国家间协作网络分析。

优化点：

• 增加对区域间协作的分析（如中美开源协作的趋势）。
• 对比发达国家与新兴经济体的开源生态表现。

可视化形式：

1. 世界地图热力图：展示国家 OpenRank 排名。
2. 条形图：对比中美印三国的开源贡献。
3. 网络关系图：展示各国之间的开源协作关系。

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2.7 全球开发者 OpenRank 排名

分析目标：

• 通过全球开发者的 OpenRank 排名，评估头部开发者对开源生态的贡献。
• 突出中国开发者在全球排名中的位置和变化。

分析维度：

1. 全球 Top 100 开发者的 OpenRank 排名及年度变化。
2. 开发者的领域贡献（如 AI、云原生）。
3. 开发者的协作网络（跨项目、跨区域协作）。

优化点：

• 增加对头部开发者的案例分析，展示标杆人物的贡献模式。
• 结合开发者的地域分布，分析全球开源社区的协作活跃度。

可视化形式：

1. 条形图：展示全球 Top 100 开发者 OpenRank 排名。
2. 网络关系图：展示开发者的协作网络。

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2.8 中国开发者 OpenRank 排名

分析目标：

• 通过中国开发者的 OpenRank 排名，展示中国开发者在全球开源生态中的角色。
• 强调高校开发者和企业开发者的贡献。

分析维度：

1. 中国 Top 100 开发者的 OpenRank 排名。
2. 开发者的领域贡献（如 AI、大模型）。
3. 高校开发者 vs 企业开发者的贡献模式。

优化点：

• 增加对高校开发者的分析，评估 OSPP 等计划的影响。
• 结合开发者的案例分析，展示中国开发者的成长路径。

可视化形式：

1. 条形图：展示中国 Top 100 开发者 OpenRank 排名。
2. 地域分布热力图：展示中国开发者的分布特点。

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新增排行榜建议

1. 全球新势力项目榜单 ，参见这里
2. 技术领域排行榜：按技术领域（如 AI、云原生、大模型）统计项目、企业、开发者的排名。
3. 高校排行榜：统计高校在开源生态中的贡献（如学生参与的项目数量）。

通过新增这些排行榜，可以进一步挖掘细分领域的洞察，提升报告的专业性和洞见性。

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