7、开发者洞察 负责人 @bifenglin，@andyhuang18

[will-ww]

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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七. 开发者洞察

整体目标

通过对全球和中国活跃开发者的地区分布、工作习惯、角色特征以及机器人行为的深度分析，揭示开源生态中开发者的参与格局、行为模式和贡献特点。重点分析中国开发者在全球开源社区中的参与度和影响力，同时探索机器人账号在开源协作中的作用。

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7.1 开发者的地区分布

分析目标

• 评估全球活跃开发者的地区分布，揭示开源生态的区域差异。
• 特别关注中国开发者的分布和影响力，展现其在全球开源生态中的地位。

分析维度

1. 全球活跃开发者分布：
   • GitHub 活跃开发者的全球分布图。
   • 不同国家或地区的开发者数量占比。
2. 中国开发者分布及影响力：
   • 中国活跃 GitHub 开发者的地区分布。
   • 考虑 OpenRank 加权后的中国开发者影响力，展示影响力高的地区分布情况。

优化点

• 对比全球开发者分布与项目分布的关联性，分析开发者与技术领域的区域匹配度。
• 深入分析中国开发者在不同技术领域中的参与程度及影响力（如云原生、AI）。

可视化形式

1. 地图热力图：展示全球和中国开发者的地区分布。
2. 条形图：对比不同国家/地区的开发者数量和占比。
3. 气泡图：以城市为单位展示中国开发者的影响力分布（结合 OpenRank 加权）。

预期洞见

• 哪些国家或地区是全球开源开发者最活跃的中心。
• 中国开发者是否有集中分布的区域（如北上广深等城市），以及这些区域的开发者影响力如何。
• 不同地区的开发者分布是否与技术领域的热点相呼应。

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7.2 开发者工作时间分析

分析目标

• 解析开发者在 GitHub 上的工作时间分布，揭示全球和中国开发者的工作习惯。
• 评估不同项目的工作时间分布，探索开发者参与项目的活跃时间段和行为模式。

分析维度

1. 全域开发者工作时间分布：
   • 全球范围内开发者在一天中的活跃时间段。
   • 不同国家/地区开发者的工作时间差异。
2. 项目工作时间分布：
   • 不同类型项目（如云原生、AI、大数据等）的开发者活跃时间段。
   • 项目生命周期（如新项目 vs 成熟项目）对工作时间分布的影响。

优化点

• 增加对中国开发者工作时间的对比分析，探索其是否有独特的工作习惯（如夜间活跃度更高）。
• 结合开发者所在的时区，分析全球协作的时间协调性。

可视化形式

1. 热力图：展示全球开发者一天 24 小时的活跃度分布。
2. 堆叠折线图：对比不同国家、地区或项目类型的工作时间分布。
3. 柱状图：分析不同项目生命周期下的工作时间分布模式。

预期洞见

• 开发者是否更倾向于在特定时间段（如工作日的白天或晚上）参与开源协作。
• 不同国家/地区的开发者是否存在显著的工作时间差异。
• 项目类型或生命周期是否对开发者的活跃时间分布产生影响。

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7.3 开发者角色分析

分析目标

• 根据开发者在开源项目中的贡献行为，分析其角色分布及演化特点。
• 评估 2024 年新增开发者在不同角色中的贡献情况，揭示新兴开发者的参与模式。

分析维度

1. 各角色数量分布：
   • 开发者角色分类（如核心贡献者、活跃贡献者、普通贡献者）。
   • 不同角色的数量占比及区域分布。
2. 2024 年新增开发者角色分布：
   • 新增开发者在不同角色中的分布。
   • 新增开发者对头部项目的贡献情况。
3. 开发者角色演化：
   • 开发者从普通贡献者向活跃贡献者、核心贡献者演化的路径。
   • 开发者角色演化的影响因素（如参与项目的类型和数量）。

优化点

• 增加对中国开发者角色分布的分析，揭示中国开发者在全球开源项目中的角色定位。
• 深入探索哪些因素（如技术领域、项目类型）推动了开发者角色的演化。

可视化形式

1. 饼图：展示各角色的数量分布。
2. 堆叠柱状图：对比 2024 年新增开发者在不同角色中的分布。
3. 时间序列折线图：展示开发者角色演化的路径和趋势。

预期洞见

• 核心贡献者是否集中在少数国家/地区或特定技术领域。
• 新增开发者是否更倾向于参与特定类型的项目（如生成式 AI）。
• 开发者角色演化是否存在明显的路径和规律。

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7.4 机器人账号分析

分析目标

• 挖掘机器人账号在开源协作中的作用和行为模式，评估其对开源生态的影响。
• 通过机器人活跃度和事件类型分析，揭示机器人在不同项目中的协作特点。

分析维度

1. 机器人活跃数据分析：
   • 机器人账号的数量及活跃度（如提交代码、创建 Issue）。
   • 不同国家/地区项目中机器人的参与度。
2. 机器人事件类型分析：
   • 机器人账号处理的事件类型（如代码检查、自动化测试）。
   • 不同技术领域项目中机器人的事件分布。
3. 机器人工作时间分布：
   • 机器人在不同时间段的活跃情况。
   • 机器人与人类开发者工作时间分布的交互模式。
4. GitHub 协作机器人事件数量排行榜：
   • 最常用的协作机器人（如 Dependabot、Renovate）的事件数量排行及应用场景。

优化点

• 对比头部项目与普通项目中机器人账号的使用比例，探索机器人对项目效率的提升作用。
• 增加对中国项目中机器人使用情况的分析，评估中国团队对协作机器人的依赖程度。

可视化形式

1. 条形图：展示不同机器人账号的事件数量排行。
2. 饼图：展示机器人事件类型的分布。
3. 热力图：展示机器人工作时间与人类开发者的协作分布。

预期洞见

• 机器人是否在某些领域（如 AI、云原生）中更广泛应用。
• 不同事件类型（如代码检查 vs 自动化部署）是否有显著的机器人参与比例。
• 协作机器人是否显著提升了开源项目的协作效率。

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新增内容建议

7.5 开发者协作网络分析

• 分析目标：
  • 通过开发者之间的协作网络，评估全球和中国开发者的协作模式。
  • 探索头部开发者在开源项目中的网络中心性及影响力。
• 分析维度：
  1. 开发者协作网络的结构特征（如中心性、密度）。
  2. 不同国家/地区开发者之间的协作强度。
  3. 头部开发者与普通开发者的协作关系。
• 可视化形式：
  1. 网络关系图：展示开发者协作网络的结构。
  2. 矩阵热力图：展示不同国家/地区开发者的协作强度。
• 预期洞见：
  • 中国开发者是否与全球开发者形成了紧密的协作网络。
  • 头部开发者是否在开源协作中扮演了核心角色。

[bifenglin]

每年机器人参与的仓库机器人账号事件与全部事件数量对比图

2024年机器人账号事件数与所有事件数对比图

每年机器人账号不同事件类型对比图（2016-2024）

2024年与2023年各个事件变化率

机器人账号7X24小时活跃热力图

[andyhuang18]

7.1 开发者的地区分布

7.1.1 GitHub 活跃开发者地理分布

图 7-1 2024 全球开发者分布图

图 7-2 2024 中国开发者分布图

7.1.2 GitHub 活跃开发者国家 / 地区分布

图 7-3 2024 全球 GitHub 活跃开发者国家 / 地区分布图

表 7-1 2024 全球活跃开发者数量国家 / 地区排名

排名	国家	2024年数量	2023年数量	增长数量	增长率 (%)
1	United States	435,202	236,899	198,303	83.71
2	India	252,054	107,067	144,987	135.42
3	China	184,085	113,893	70,192	61.63
4	Brazil	174,811	83,932	90,879	108.28
5	Germany	126,397	64,836	61,561	94.95
6	United Kingdom	103,061	55,175	47,886	86.80
7	Canada	82,627	42,238	40,389	95.62
8	France	78,288	40,341	37,947	94.08
9	Russia	60,735	31,534	29,201	92.60
10	South Korea	44,006	21,811	22,195	101.77

图 7-4 2024 中国 GitHub 活跃开发者地区分布图

表 7-2 2024 中国活跃开发者数量地区排名

排名	地区	2024数量	2023数量	增长数量	增长率 (%)
1	北京	38,323	24,151	14,172	58.69
2	上海	28,393	18,215	10,178	55.86
3	广东	24,959	16,153	8,806	54.51
4	台湾	15,894	8,823	7,071	80.15
5	浙江	15,816	10,927	4,889	44.74
6	江苏	9,369	5,437	3,932	72.34
7	四川	8,186	5,311	2,875	54.14
8	香港	6,625	3,344	3,281	98.10
9	湖北	5,732	3,273	2,459	75.13
10	陕西	3,669	1,993	1,676	84.11

[andyhuang18]

7.2 开发者工作时间分析

7.2.1 全域开发者工作时间分布

图 7-5 GitHub 全域开发者工作时间分布

图 7-6 Gitee 全域开发者工作时间分布

图 7-7 除去机器人的全域开发者时间分布

7.2.2 项目工作时间分布

全球 GitHub 仓库 OpenRank 前四名工作时间分布

1. NixOS/nixpkgs

2. llvm/llvm-project

3. home-assistant/core

4. pytorch/pytorch

中国仓库 OpenRank 前四名工作时间分布

1. openharmony

2. DaoCloud

3. PaddlePaddle

4. doris

[andyhuang18]

7.3 开发者角色分析

7.3.1 2024 年各角色数量分布

表 7-3 OpenRank 排名前 10 项目各开发者角色数量分布

仓库名	探索者	参与者	贡献者	提交者
NixOS/nixpkgs	4897	3606	4339	3484
llvm/llvm-project	6789	3241	2365	2092
home-assistant/core	10596	7472	1300	989
pytorch/pytorch	12513	2599	1424	823
digitalinnovationone/dio-lab-open-source	3813	4462	21276	224
odoo/odoo	7659	650	1035	661
microsoft/vscode	14701	12522	579	388
DigitalPlatDev/FreeDomain	32967	35332	3	0
zephyrproject-rtos/zephyr	2314	1054	1276	1120
godotengine/godot	15208	3314	1072	678

图 7-5 开发者角色分布图

7.3.2 2024 年各角色新增情况

表 7-4 OpenRank 排名前 10 项目新增开发者角色数量分布

仓库名	新增探索者	新增参与者	新增贡献者	新增提交者
NixOS/nixpkgs	4836	2392	2187	1605
llvm/llvm-project	6689	2191	1517	1223
home-assistant/core	10483	5502	819	565
pytorch/pytorch	12321	1938	946	496
digitalinnovationone/dio-lab-open-source	3809	4455	21254	224
odoo/odoo	7559	445	467	239
microsoft/vscode	14416	10614	450	312
DigitalPlatDev/FreeDomain	32967	35332	3	0
zephyrproject-rtos/zephyr	2278	687	690	554
godotengine/godot	14774	2216	738	445

图 7-6 2024 年开源社区角色新增图

7.3.3 开发者演化视角

表 7-5 OpenRank 排名前 10 项目角色转化数量分布

仓库名	贡献者 -> 提交者	参与者 -> 贡献者	探索者 -> 参与者
NixOS/nixpkgs	287	188	204
llvm/llvm-project	134	289	185
home-assistant/core	66	103	155
pytorch/pytorch	82	78	168
digitalinnovationone/dio-lab-open-source	0	21	3
odoo/odoo	48	33	28
microsoft/vscode	23	50	272
DigitalPlatDev/FreeDomain	0	0	0
zephyrproject-rtos/zephyr	62	45	46
godotengine/godot	67	115	242

图 7-7 开发者角色演化图