<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Ostrom-Boundary on 「开源之道」</title><link>https://www.opensourceway.blog/tags/ostrom-boundary/</link><description>Recent content in Ostrom-Boundary on 「开源之道」</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><copyright>Copyright (c) 2016 - 2026, 「开源之道」·适兕; all rights reserved.</copyright><lastBuildDate>Thu, 08 Oct 2026 04:45:37 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://www.opensourceway.blog/tags/ostrom-boundary/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>2026-10-08 「开源之道」·论文略读：95% 需求替代——公共编程知识库的第一份大规模实证</title><link>https://www.opensourceway.blog/posts/osbook-book-recommendation/katz-2026-generative-ai-public-programming-commons-2026-10-08/</link><pubDate>Thu, 08 Oct 2026 04:45:37 +0800</pubDate><guid>https://www.opensourceway.blog/posts/osbook-book-recommendation/katz-2026-generative-ai-public-programming-commons-2026-10-08/</guid><description>Katz (2026, SSRN 10.2139/ssrn.7555720) 综述 6 篇独立实证，识别 Stack Overflow 2022-11 到 2025-12 月度问题量下跌 95% 的第一份系统性综述。核心立场：这不是公地自由搭便车（free-riding）问题，而是需求替代（demand substitution）——边界内消费者根本离开边界，不再进入社区。Coase 1937《企业的性质》命题在开源公共知识库场景的第四种精确化——贡献者边界 vs 消费者边界。Ostrom 1990 集体行动问题在 AI 时代的第一次根本性重新界定。Benkler 2006《网络的财富》的 commons-based peer production 命题在 AI 时代的失效。Lerner-Tirole 2002 声誉机制在 AI 时代的第一次实证失败。North 1990 制度变迁临界点命题在数字公地场景的第一次大规模实证——95% 下跌是数字公地可持续性临界点的第一次跨越。开源四层制度基础设施第十四层扩展：公共基础设施层。</description></item><item><title>2026-09-30 「开源之道」·论文略读：当模型退役时——开源应用依赖治理的第一份大规模实证</title><link>https://www.opensourceway.blog/posts/osbook-book-recommendation/kim-2026-when-model-retires-llm-migration-2026-09-30/</link><pubDate>Wed, 30 Sep 2026 04:39:35 +0800</pubDate><guid>https://www.opensourceway.blog/posts/osbook-book-recommendation/kim-2026-when-model-retires-llm-migration-2026-09-30/</guid><description>Kim (2026, arXiv 2609.31288) 首次以 22,555 commit / 17,703 非 fork 仓库的开源样本量化 LLM 模型退役对开源应用的冲击：82% 迁移发生在 shutdown 之后（应用已宕机）、Anthropic 60-114 天通知对应 89% 事后迁移 vs OpenAI 一年期通知仅 13%、模型标识符 94% 硬编码、8% 切换 provider、迁移工作量从 6 行 prompt 到 700 行 fine-tune 跨两个数量级。Coase 1937《企业的性质》在 LLM 依赖场景的开源版本精确化：开源项目缺少 deprecation policy 治理机制来降低模型退役的交易成本。Williamson L2-L3 传导机制的开源场景精确化。开源四层制度基础设施第七层新增子层：依赖退役治理。</description></item></channel></rss>