将数字社会构建为生态系统：认知与重复关系如何支撑开源社区间的跨界工作

我们通过重构 464 个网络安全项目和 11,372 位在 2001 年 10 月至 2022 年 5 月期间活跃的贡献者-仓库双部分图谱（Rawsec Cybersecurity Inventory），来衡量开源软件（OSS）生态系统中跨边界合作。 Louvain 社区检测识别出 163 个非单例社区；按社区统计的贡献者数量随仓库数量的超线性比例（n_contributors ~ n_repos^1.4），且社区形成遵循 logistic 轨迹，在约 2018 年处于饱和。支持认知/重复关系账户对跨边界工作的三个模式。首先，跨社区工作集中于薄层承载结构：仅有九位具有规范人物跨越七个以上社区（以提交层级），作者占 4,015 项跨社区合并拉取请求的 14%；前 50 位跨社区贡献者产出占 54%。其次，边界摩擦是认知成本，而非固定边界属性：跨社区拉取请求接受率从 k=1 时的 42% 上升至 k=5-9 时的 87%，中位数延迟从 147 小时压缩至 49 小时。第三，社区存活呈序列结构：按序列残差风险在 2010 年前与 2018 年序列之间提升一个数量级，外部社区覆盖主要通过规模预测存活，留下后期序列在薄层承载稳定却未得到充分服务。该语料库 predates 主流 LLM 编码助手；这种承载层稀薄性、摩擦梯度和序列风险的基线为关于社交编码作为数字社会模板的论战提供信息，以及 AI 中介的 OSS 生态系统不应消除的优化方向。