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開源燈塔：把 62 家科技大廠的開源成績算成每天更新的榜單
開源燈塔把 62 家科技機構名下 54,931 個 GitHub repo 每天自動重算成一張雙語統計榜。本文拆解它的每日更新機制與可驗證的原始資料，並整理引用星數與排名前該先看懂的三個口徑問題：收錄名單、星數集中度與身分混雜。
用 AI 摘要這篇文章：
想快速回答「哪家科技公司在開源圈最有存在感」，GitHub 上有一份每天早上自動刷新的統計榜。開源燈塔（opensource-lighthouse）是深圳開發者 Leslie Leung 從 2024 年 6 月起維護的統計專案，把 62 家科技公司、基金會與大學名下 207 個 GitHub 組織帳號的 54,931 個 repo，每天重抓一次星數與活躍度，算成一張中英雙語的公開榜單。寫產業分析、做技術選型，或單純好奇大廠把力氣花在哪裡，這張榜都是目前找得到的最完整起點。
榜單本身是一張六欄表格：公司名、團隊數、項目數、近半年活躍項目數、總星數、語言前三名，按總星數從高到低排。龍頭是微軟的 622 萬星與 Google 的 595 萬星，中國廠商以阿里巴巴的 145 萬星排最高，往下還能看到字節跳動、騰訊、百度、嗶哩嗶哩，一路排到中國廠商的榜尾：只剩 3 個 repo、771 顆星的搜狐，跨度大得像一份縮時攝影。整份榜有中文與英文兩個版本分開維護，點任何公司名稱會打開該公司的明細頁，列出旗下每一個 repo。
結論先講：這份榜值得收進書籤當開源觀測站，因為它連同產生榜單的程式碼和 54,931 列原始資料全部公開，任何人都能驗算。但要把它的星數或名次寫進報告，得先把三個口徑問題看清楚：收錄名單是人工決定的、總星數與平均星數說的是不同的故事、公司榜裡還混著基金會與大學。底下逐項拆解。
一張每天早上八點自己更新的榜
這份榜的運作方式全攤在 repo 裡。核心是一份叫 teams.csv 的人工名單，每行一個「GitHub 組織帳號對應到哪家公司」，目前 207 行。這份名單本身就很值得看：阿里巴巴名下掛的不只 alibaba 帳號，還有 aliyun、QwenLM（通義千問系列）、ant-design 等九個帳號；微軟名下更是一長串，Azure、dotnet、PowerShell、OfficeDev 全在內。一家公司在榜上的樣貌，取決於維護者把哪些帳號算進來，這也是後面口徑問題的源頭。
名單備妥後，GitHub Actions 排程器每天世界標準時間早上八點自動啟動，照著名單把每個組織帳號底下的 repo 重新抓一遍，記錄星數、語言、授權條款、最後推送日期，再重算出雙語 README、62 個公司明細頁與統計原始檔。整段流程沒有人工介入，提交歷史裡幾乎每天一筆 update data，八百多天裡只缺席 5 天。榜上數字以 2026 年 10 月 9 日的快照為準，對應台灣時間當天下午四點多重抓的結果，之後會隨每日更新浮動。
榜單上「活躍專案」的定義寫死在產生程式 main.py 裡：repo 在 180 天內有任何 push 就算活躍，超過半年沒動的不算。這個定義會直接影響你怎麼讀後面的活躍比例，先記起來。
54,931 列原始資料攤在陽光下，數字可以自己驗
大多數「大廠開源實力榜」只給結論，這份榜把原料也給了。data/repos.csv 是 12MB 的原始檔，54,931 列、每列一個 repo，欄位包含星數、語言、授權、建立日期與最後推送日期。以公司欄分組加總，得到的總數與各公司數字和 README 完全一致；再拿 GitHub API 抽查單一 repo，例如 deepseek-ai/deepseek-harness，資料檔記 246,016 顆星，API 給的即時值是 246,040，差 24 顆屬於當日自然成長，誤差不到萬分之一。想引用的人可以連原始檔一起附上，讓讀者自己驗。
從這份原始檔也能算出全榜的語言分布：Python 以 9,603 個 repo 居首，Java 4,724 個、JavaScript 4,630 個、Go 3,787 個，TypeScript 與 C# 各有三千多個。AI 時代的底色一眼可見。
引用排名之前，先看懂三個口徑問題
名次先問「算了誰」。 排名由收錄名單決定，而名單是人工維護的。微軟名下掛了 31 個帳號，榜單計入其中 29 個組織帳號（另外 2 個是個人形式帳號、不在組織抓取範圍），這當中包含 github 這個平台官方帳號：它底下 566 個 repo、合計 74.8 萬顆星全部算進微軟的總星數，連 gitignore 這種 17.5 萬星的全域社群 repo 都在內。對比之下，華為只有 1 個組織帳號，109 個 repo 合計 2,154 顆星，平均每庫 20 顆。這個數字不是華為開源做得很差，合理的解讀是它的主場在 Gitee 與自家程式碼平台，GitHub 只是一個分部。同一張榜上，兩家的收錄廣度差了將近 30 倍，直接比總星數意義不大。
收錄的邊界案例還有幾個值得知道。有人為 Nvidia 提交過收錄 PR，最後在 2024 年 8 月關閉未合併，所以今天榜上沒有 Nvidia，哪怕它的 CUDA 生態系在開源圈舉足輕重。作者自己也承認這類問題不好拿捏，2024 年 7 月開的收錄規則討論 issue 到今天還掛著開啟狀態。集團怎麼切也是學問：阿里巴巴、螞蟻集團、餓了麼在榜上是三個獨立的公司欄位，同屬一個生態系的它們被拆開計算，旗下帳號怎麼歸屬全看名單怎麼寫。另外 62 家裡沒有任何一家台灣公司，名單以中國與美國大廠為主，這是維護者視角下的「大廠」，引用前要有這層認知。
總星數與平均星數，比的是不同的事。 總星數量的是規模與歷史，平均星數量的是招牌命中率，以實際數字對照最清楚：
| 公司 | repo 數 | 總星數 | 平均每庫星數 | 近半年活躍比 |
|---|---|---|---|---|
| 微軟 | 18,176 | 622 萬 | 342 | 30% |
| 11,671 | 595 萬 | 510 | 31% | |
| DeepSeek（深度求索） | 44 | 67.9 萬 | 15,439 | 36% |
| OpenAI | 276 | 102 萬 | 3,694 | 29% |
| 華為 | 109 | 2,154 | 20 | 6% |
| 餓了麼 | 94 | 12.5 萬 | 1,330 | 0% |
微軟和 Google 是人海戰術，上萬個 repo 累出五六百萬顆星；DeepSeek 只放了 44 個 repo，平均每庫 15,439 顆星，是全榜命中率最高的隊伍，Kubernetes 專案（均星 3,791）、OpenAI（3,694）與 Meta（3,249）分居其後。全榜最熱的單一 repo 也值得看一眼：deepseek-harness 的 24.6 萬顆星已經超過 tensorflow 與 vscode，而它 2026 年 8 月中才建立，兩個月就衝上榜首。
指標怎麼選，看你要回答什麼問題。寫產業格局，總星數與 repo 數量能呈現誰在鋪規模；評估單一公司的開發者口碑，平均星數更貼近「招牌有多響」；要判斷一個生態系還活不活，請直接看下一節的活躍比例。三個數字各說各話，混著引用最容易出事。
公司榜裡還坐著基金會與大學。 這張榜裡有 Apache 軟體基金會（3,177 個 repo）、CNCF、LLVM 基金會、開放原子開源基金會（中國主導的開源基金會），還有清華大學（163 個 repo，掛的是 THUDM 等實驗室帳號，GLM 對話模型系列就是從這裡出發的）。基金會是上百個外部專案的孵化器，大學是教研單位，把這些機構和單一公司放進同一張星數榜，「科技公司開源排名」的敘事就會被撐歪。要引用的話，公司歸公司、基金會歸基金會，分開講才乾淨。
活躍比例是整張榜最誠實的一欄
星數會沉澱，十年前的熱門 repo 星數還掛在那裡，倉庫可能早就沒人維護。活躍比例（近 180 天有 push 的 repo 佔比）騙不了人：Kubernetes 有 88% 的 repo 活著，Cloudflare 580 個 repo 裡有 497 個活著（86%），Apache 基金會 67%，DeepSeek 36%，Google 31%、微軟 30%，字節跳動 23%，往下是美團 3%、華為 6%、嗶哩嗶哩 8%。
這份名單裡的高活躍者也各有各的原因。Kubernetes 與 Cloudflare 的共同點是工程師文化直接暴露在 GitHub 上，內部工具與函式庫多半就放在公司帳號下同步開發；Apache 基金會的高比例則來自孵化器的治理要求，專案進門就要持續交作業。反過來看，美團與嗶哩嗶哩的低比例不代表沒有開源投入，更可能是主力放在自家平台或貢獻到別人的專案裡，這又是口徑問題的延伸。
星沉澱最極端的案例是 X（前 Twitter）。榜上掛的 twitter 帳號有 102 個 repo、21.7 萬顆星，均星 2,134 看起來依然體面，但近半年活著的只剩 5 個，活躍比 5%。餓了麼更徹底，94 個 repo 全數超過半年沒有動靜，均星 1,330 的老本吃得乾乾淨淨。這兩個案例擺在一起就能看出：只引用星數，等於把博物館的藏品當成現役裝備。
對挑選開源工具的人來說，這一欄比總星數實用。一個專案背後的維護承諾跳票，使用者通常是最後一個知道的，TechMoon 先前追蹤 EasyExcel 停止維護風波時就看過同樣的劇本。用活躍比先過濾一遍，能提早避開已經收攤的倉庫群。
官網會睡著，日常查資料用 GitHub 頁反而快
repo 首頁連著一個 Streamlit 官網，有篩選介面。要注意 Streamlit 免費方案會讓無人造訪的應用休眠，第一次打開會看到 This app has gone to sleep 的畫面，按一下喚醒按鈕、等上十幾秒它就會回來，不是站壞了，喚醒之後同個瀏覽器再進去通常就正常。喚醒後側欄有三頁：README、項目、公司。項目頁把 54,931 列全部載進瀏覽器表格，提供欄位篩選但沒有全文搜尋，載入速度偏慢；公司頁則是那張六欄總表。
日常查資料更快的方法是直接逛 GitHub。README 表格裡點任何公司名稱，會進到該公司的明細頁，每家一個檔案，列出旗下每個 repo 的星數、語言與最後推送日期，一樣每天重渲染。明細頁有個尺寸上限要注意：微軟的明細檔已經膨脹到 4.2MB，GitHub 的 Markdown 渲染器直接放棄顯示，只給一個 View raw 連結，想看微軟清單得另想辦法；中小公司的頁面則完全正常，字節跳動的榜首是研究流程框架 deer-flow（8.3 萬星），騰訊的榜首是老牌人臉修復模型 GFPGAN（3.7 萬星）。把它當成 62 個公司資料夾的索引頁來用就對了。
沒有 LICENSE 的 repo，引用前要分三層看
這個 repo 本身沒有 LICENSE 授權檔案，使用上要分三層看：星數與專案數這類事實性數字不受著作權保護，引用沒有問題；repos.csv 這份彙整資料檔處於灰色地帶，重製散布前最好先問；產生榜單的程式碼與版面呈現則預設保留所有權利，想 fork 改作或做商業利用，直接聯繫作者確認最穩。
其餘會影響使用的限制：統計只看 GitHub 單一平台，Gitee 與自架 GitLab 都不在場，對主場不在 GitHub 的公司失真最嚴重；名單由一人維護，收錄取捨反映維護者的視角（一人專案能長到多大，Sindre Sorhus 是另一種樣板）；榜單只保留當日快照，沒有歷史回溯，想比較一年前後的變化得自己定期存檔。
三種情境，三種打開方式
要引用數字寫報告，連 data/repos.csv 原始檔一起附上，並標註快取日期（例如「資料取自開源燈塔 2026-10-09 快照」）與收錄名單為人工維護的但書，讓你的讀者也能驗算。要看單一公司的開源佈局，點進該公司明細頁按星數掃一圈，再點進感興趣的 repo 看維護狀態。要長期追蹤變化，訂閱 repo 的 watch，或每隔一陣子看 README 表格下方的統計時間戳，數字有異動一眼就知。
回頭看整體判斷：一張把方法、原始資料、程式碼全部公開的榜，比一份完美但封閉的排行榜更值得信任。開源燈塔的價值不在於給你「誰最強」的答案，而在於任何人都能用它的原料重新算出自己關心的版本，這正是 GitHub 生態圈裡清單型專案的看家本領，Awesome Remote Job 這類清單玩的也是同一套。它 2024 年 6 月底上線時只有 80 個團隊，7 月初長到 127 個，今天是 207 個，靠的就是這種人人可驗證的透明度。
