向中国数字化团队交付被广泛验证、可信赖的通用工具软件。 新一代的代码托管平台 Star 39,000+ 飞致云 上海吉谛 1 Gitea 开源项目介绍 Gitea 企业版介绍 3 Gitea 优势总结 2 代码托管平台的发展历程 阶段一 阶段二 阶段三 •单用户本地编辑； •没有网络功能； •典型产品：RCS、SCCS。 本地代码管理 •C/S 架构体系，支持网络化协作； •依赖中央存储库； •依赖中央存储库； •典型产品：CVS、 SVN、VSS、 TFS、 ClearCase。 集中式代码管理 •去中心化，稳定性和可用性增强； •更高效的代码协同机制； •典型产品：GitHub、GitLab、 Gitea。 分布式代码管理 基于 Git 的分布式 代码托管 具备 DevSecOps 延伸能力 Gitea 是谁？ • 2016 年 11 月 fork 自 gogs，开始独立发展； GitHub 使用体验、可私有化部署的新一代的代码托管平台 DevSecOps 延伸能力 CI / CD 包/发布管理 依赖项扫描 百科管理 项目管理 其他能力… 合并请求 代码审查 分支管理 代码仓库 Git代码托管 核心能力 新一代的代码托管平台 Gitea 的定位 遵循典型的 Git flow 工作流程 编写代码 01 创建仓库 管理员创建仓库，分支保护策略

目 录 致谢 Gitea是什么? 安装 对比 Gitea 与其它 Git 托管工具 数据库准备 使用二进制文件安装 使用包管理器安装 使用源代码安装 在 Linux 中以 service 方式运行 注册为Windows服务 使用 Docker 安装 (rootless) 使用 Docker 安装 在 Kubernetes 中安装 Gitea 在云服务器中安装 Gitea 平台软件。从开发计划到产品成型的整个软件生命周期，他都能够高效而轻松的帮 助团队和开发者。包括 Git 托管、代码审查、团队协作、软件包注册和 CI/CD。它与 GitHub、Bitbucket 和 GitLab 等比较类似。 Gitea 最初是从 Gogs 分支而来，几乎所有代码都已更改。对于我们Fork的原因可以看 这里。 Gitea的首要目标是创建一个极易安装，运行非常快速，安装和使用体验良好 x86，amd64、 ARM 和 PowerPC等架构。 代码托管：Gitea⽀持创建和管理仓库、浏览提交历史和代码⽂件、审查和合并代码提交、管理协作者、管理分 ⽀等。它还⽀持许多常见的Git特性，⽐如标签、Cherry-pick、hook、集成协作⼯具等。 轻量级和快速: Gitea 的设计目标之一就是轻量级和快速响应。它不像一些大型的代码托管平台那样臃肿，因 此在性能方面表现出色，适用于资源

Agent 逐渐成为 AI 应用的核心架构 68 | 谈开源大模型的技术主权问题 72 | 2024:大模型背景下知识图谱的理性回归 77 | 人工智能与处理器芯片架构 89 | 大模型生成代码的安全与质量 93 | 2024 年 AI 大模型如何影响基础软件行业中 的「开发工具与环境」 98 | 推理中心化：构建未来 AI 基础设施的关键 Part 1：中国开源开发者生态数据 04 生产力-协作开发指数 本部分图表仅用于数据展示，不涉及先后排名 作为国内及业内领先的 AI 开发基础设施，本部分图表 中的开发框架、向量数据库、 开发平台、大模型均表现出 色，代表着它们的代码提交 频率、参与者、代码合并比 率等协作开发工作保持着较 高的水平。 17 / 111 OSS Compass Insight 本部分图表仅用于数据展示，不涉及先后排名 稳健性-活跃度 作为 AI 开发生态中的关键组 例外是 图片、视频等基于扩散模型的生成模型，在创作需求简单的情况下，未必需要通用语言模型这么 大，是一个差异化竞争的机会。 随着专业模型编程能力的提升和 AI Agent 工作流进一步成熟，低代码编程将成为可能，很 36 / 111 多人心中的想法将可以快速转化成应用，应用创业的试错成本已经大幅降低，未来甚至可能出现 Sam Altman 所说的“仅有一个人的 10 亿美金公司”。

清华大学新闻学院与人工智能学 院双聘教授 沈阳团队博士后 何静 能做什么？ 要怎么做？ 效果如何？ 一 能做什么？ 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； 2、撰写python脚本； 3、提取并合并网址； 4、提取网址内容； 5、写入文件。 任务 你需要完成以下两个任务： 1.阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所 有包含“春运2025丨X月X日，全社会跨区域人员流动量完 成X万人次”的网址进行去重、筛选，合并成网址列表 响应速度快，能够高效提 取所有需求链接，输出完 整可运行python脚本，代 码运行后生成文件，但数 据采集结果为空。 DeepSeek R1 能够提取所有网址并进行 筛选、去重，所撰写代码 运行后完成数据爬虫任务， 所获取数据准确，少量数 据有所遗漏。 提示词 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。

为深度介绍 GitHub 是什么以及如何高效地使用它，而不再是作为一个 Git 托管的例子。 如果你正学习如何使用 Git，那么了解如何使用 GitHub 将会帮助你加入到一个巨大的社区中。不论你决定为自己的代码使用哪一个 Git 托管服务，这都很有价值。 自从上次出版以来另一个重大变革是 Git 网络传输 HTTP 协议的开发与崛起。书中的大多数例子都已经从 SSH 切换到 HTTP，因为它更简单。 在过去这几年看到 你应该如何设置以便使用 Git。 关于版本控制 什么是“版本控制”？我为什么要关心它呢？ 版本控制是一种记录一个或若干文件内容变化，以便将来查阅特 定版本修订情况的系统。 在本书所展示的例子中，我们对保存着软件源代码的文件作版本控制，但实际上，你 可以对任何类型的文件进行版本控制。 如果你是位图形或网页设计师，可能会需要保存某一幅图片或页面布局文件的所有修订版本（这或许是你非常渴 望拥有的功能），采用版本控制系统（VCS）是个明智的选择。 Darcs 等，客户端并不只提取最新版本的文件快照， 而是把代码仓库完整地镜像下来，包 括完整的历史记录。 这么一来，任何一处协同工作用的服务器发生故障，事后都可以用任何一个镜像出来的本 地仓库恢复。 因为每一次的克隆操作，实际上都是一次对代码仓库的完整备份。 16 图表 3. 分布式版本控制. 更进一步，许多这类系统都可以指定和若干不同的远端代码仓库进行交互。籍此，你就可以在同一个项目中，分 别和不同工作小组的人相互协作。

近乎所有操作都是本地执行 Git 保证完整性 Git 一般只添加数据 三种状态 命令行 安装 Git 在 Linux 上安装 在 macOS 上安装 在 Windows 上安装 从源代码安装 初次运行 Git 前的配置 用户信息 文本编辑器 检查配置信息 获取帮助 总结 Git 基础 获取 Git 仓库 在已存在目录中初始化仓库 克隆现有的仓库 记录每次更新到仓库 GitHub 是什么以及如何高效地使用 它，而不再是作为一个 Git 托管的例子。 如果你正学习如何使用 Git，那么了 解如何使用 GitHub 将会帮助你加入到一个巨大的社区中。不论你决定为自己 的代码使用哪一个 Git 托管服务，这都很有价值。 自从上次出版以来另一个重大变革是 Git 网络传输 HTTP 协议的开发与崛起。 书中的大多数例子都已经从 SSH 切换到 HTTP，因为它更简单。 Git。 关于版本控制 什么是“版本控制”？我为什么要关心它呢？ 版本控制是一种记录一个或若干文 件内容变化，以便将来查阅特定版本修订情况的系统。 在本书所展示的例子 中，我们对保存着软件源代码的文件作版本控制，但实际上，你可以对任何类 型的文件进行版本控制。 如果你是位图形或网页设计师，可能会需要保存某一幅图片或页面布局文件的 所有修订版本（这或许是你非常渴望拥有的功能），采用版本控制系统

www.iresearch.com.cn 基础软件开源界限划分 操作系统、数据库、中间件、AI框架底层代码按规范进行共享与协作 本篇报告研究的基础软件开源范围，是指研究“开源”中“基础软件”板块的情况。开源过程中，参与者可以共享、协作完成开发， 正好与基础软件庞大的开发量需求相契合。这种契合性促进了基 注释：由于暂无国内厂商主导的开源编程语言，因而不列入本报告研究范围。 来源：根据专家访谈、公开资料，由艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 对于这四类基础软件（操作系统、数据库、AI框架、中间件），其编写者将实现功能的代码按照一定的开源规范 开放，任何人可以查看、使用、贡献，同时，使用者也要遵循一定的开源规范。 基础软件开源范畴界定 国内基础软件开源界定 基础软件 具备能衍生出并支撑 多个技术簇的一类根 技术软件，拥有技术 社区协作：鼓励各方在开放平台上协作 贡献，推动开源内容的发展 创新改进：通过资源共享与协作共生， 提升开源内容质量，并产生新的内容 自由共享：开源内容可以免费被任何人 查看、学习、使用 透明与可审查：开源的源代码可以被任 何人审查验证、保持质量 开源精神 通过传递一种对于知 识分享、知识透明和 平等合作的价值观， 凝聚群众力量，促进 开源内容传播应用与 迭代升级，达到社会 集体效应最大化 5 ©2023

导致工作秘密、商业秘密、敏感业务数据泄露。 （d）滥用于网络攻击的风险。人工智能可被用于实施自动化网络攻击或- 6 - 人工智能安全治理框架 提高攻击效率，包括挖掘利用漏洞、破解密码、生成恶意代码、发送钓鱼邮件、 网络扫描、社会工程学攻击等，降低网络攻击门槛，增大安全防护难度。 （e）模型复用的缺陷传导风险。依托基础模型进行二次开发或微调，是 常见的人工智能应用模式，如果基础模型存在安全缺陷，将导致风险传导至下 设计、研发、应用的价值观、伦理观对齐。探索适应人工智能时代的版权保护 和开发利用制度，持续推进高质量基础语料库和数据集建设，为人工智能安全 发展提供优质营养供给。制定人工智能伦理审查准则、规范和指南，完善伦理 审查制度。 5.5 强化人工智能供应链安全保障。推动共享人工智能知识成果，开 源人工智能技术，共同研发人工智能芯片、框架、软件，引导产业界建立开放 生态，增强供应链来源多样性，保障人工智能供应链安全性稳定性。 模型算法研发者安全开发指引 （a）研发者应在需求分析、项目立项、模型设计开发、训练数据选用等 关键环节，切实践行“以人为本、智能向善”理念宗旨，遵循科技伦理规范，采 取开展内部研讨、组织专家评议、科技伦理审查、听取公众意见、与潜在目标 用户沟通交流、加强员工安全教育培训等措施。- 13 - 人工智能安全治理框架 （b）研发者应重视数据安全和个人信息保护，尊重知识产权和版权，确 保数据来源清晰、途

先应用在日本加古川市，现已在其他几个城市得 到应用。Decidim平台的首个日本版本主要由日 本东京大学先端科学技术研究中心的Yoshimura 教授和Code for Japan组织的代理主任Hal Seki负 责。现已将源代码上传至其创建的GitHub公开存 储库中，使当地社区能够利用该平台。 Code for Japan组织致力于在日本公共部门中推 广开源作为公民参与社会和民主变革的工具。作 为更广泛的Code for 关于公共采购 的规定，明确将开源定义为“源代码公开可访问且许可证不限制其使用、分发和修改的软件解决 方案”。图林根州公共采购法（Thüringer Vergabegesetz）明确提出，在技术和经济可行的 情况下，优先选择采用开源软件。 最近，OpenTalk在德国公共管理开源代码仓库OpenCoDE.de中依据EUPL（欧洲 公共许可证）共享了其代码。在此之前，他们对解决方案进行了全面重新设计，以 构成实质性相似，被告软件中的配置文件及代码中特有的部分标识、客户名称简称、程序文件 的GUID以及拼写上的很多明显错误等与原告软件完全一致，故以著作权侵权为由向法院提起诉 讼，要求赔偿经济损失3000万元（后变更为2000万元）。 南京市中级人民法院经审理认为，对原告未来公司违反GPL协议的行为给予侵权法上的保护， 势必虚置GPL协议关于源代码持续开源的相关规定，对于通过GPL协议让源代码持续开源传播 产生不利

现了以下三个趋势： 1. 开源⼤发展以及由实向虚进发的趋势 从各种数据，以及我们⾃⼰的感觉都能发现：全球开源都出现⼀个⼤发展的趋势。GitHub 的 活跃代码仓库与活跃⽤户数在⾼速增⻓（35.3% / 21.2%）；Gitee 的代码仓库与⽤户数在以 更加惊⼈的速度增⻓（192% / 162%）。 ⼀⽅⾯，是开源这么多年⼀直持续的上升势头。⽽另⼀⽅⾯，则是我们的⼀个猜测：疫情以 来，越 端、AI 以及⼤数据分析⽅向，占⽐分别为10%、9%、9%，⾮技术⼈员以及其他⾏业的 从业者占⽐均为 7%，说明开源已经越来越受到社会各界的关注；  参与开源的形式由 2019 年以代码和测试为主转变为以代码和⽂档为主，社区和项⽬正在 意识到⽂档的重要性，更多开源贡献者投⼊到了⽂档撰写中；  开源活动的参与频率相较往年有所上升，这与国内愈发繁荣的开源氛围和逐渐丰富的开源 活动也有关系。81% 开源最吸引你的因素 开放透明的代码和知识共享，以及开源的精神理念成为开源最吸引参与者的因素，⽽软件的购 买成本却并不是主要的因素。 5.2 最喜欢的开源产品是什么 Linux 以巨⼤优势，成为参与者最喜爱的开源产品，MySQL 紧随其后，Apache 和容器界的⿊ ⻢ Docker 分别位列第三、第四。 5.3 具体参与的社区⼯作 绝⼤多数参与者在社区都参与代码或⽂档撰写的⼯作，测试、本地化以及活动组织也是很多⼈