一些广为人知的开源项目包括 Linux 内核、Kubernetes、Visual Studio Code (VS Code) 和 React。Linux 内核由 Linus Torvalds 于 1991 年启动，构成了许多操作系统的核心，例如 Android 和大多数服务器环境。Kubernetes 由 Google 开发，可自动化容器化应用程序的部署和扩展，使其成为云基础设施的基石。VS Code 是微软推出的一款轻量级但功能强大的代码编辑器，支持跨生态系统的插件和语言，因其灵活性而受到开发人员的青睐。React 由 Meta 维护，可简化动态用户界面的构建，并被 Netflix 和 Airbnb 等平台使用。这些项目是现代软件开发的基础，提供了可靠性和适应性。
在数据科学和基础设施领域，TensorFlow、PyTorch、Python 和 PostgreSQL 表现突出。TensorFlow 由 Google 创建，提供了用于训练机器学习模型的工具，而 PyTorch（来自 Meta）因其灵活性而更受研究人员青睐。Python 的开源实现推动了其在脚本、自动化和数据分析中的流行，并得到了 NumPy 和 Pandas 等库的支持。PostgreSQL 是一种数据库系统，凭借 ACID 合规性和 JSON 支持等功能可与商业产品媲美。Git 等工具（同样由 Torvalds 开发）是版本控制的基础，GitHub 等平台增强了协作。这些项目满足了特定需求——Python 的可读性、PostgreSQL 的可扩展性——同时保持免费可访问。
社区协作推动了开源项目的成功。Kafka（数据流）和 Spark（数据处理）等 Apache 项目就是例证，其中包含 LinkedIn 和 Databricks 等公司的贡献。Kubernetes 生态系统，包括 Helm 和 Istio，展示了模块化工具如何通过集体投入演变。开发中的透明度允许开发人员审计代码、提出修复方案或构建衍生版本——例如基于 Linux 内核的 Red Hat Enterprise Linux。开源许可证（例如 MIT、GPL）平衡了自由和责任，使得企业和初创公司都能采用。例如，VS Code 的扩展是社区构建的，扩展了其实用性。这种模式加速了创新，正如 PyTorch 在 AI 研究中的快速采用所见，这表明共享努力如何有效地解决复杂问题。