用途：从 Git 历史构建人员与文件的双部图，评估代码归属风险，并生成可导入 Neo4j/Gephi 的图产物；同时基于共同提交的 Jaccard 相似度构建文件共变图，对文件聚类，并忽略大型噪声提交。
主要能力：计算巴士因子与敏感代码归属；默认标记常见 auth/crypto/secret 路径，可用 CSV 配置覆盖；默认计算社区并输出每社区维护者；可输出 people.csv、files.csv、edges.csv、cochange_edges.csv、summary.json、commits.jsonl、communities.json、cochange.graph.json 及可选 graphml。people.csv 含基于作者提交偏移的时区字段。query_ownership.py 可返回有界的 JSON 切片，便于 LLM 查询，还提供孤儿敏感代码、隐藏所有者、巴士因子热点等摘要。
必要用法：需 Python 3 与 networkx，安装命令 pip install networkx。从仓库根运行 scripts/run_ownership_map.py，参数如 --repo、--out、--since、--emit-commits；默认排除作者身份、作者日期与合并提交，可用 --identity committer、--date-field committer、--include-merges 调整。共变图默认忽略 lockfile、.github/*、编辑器配置等“胶水”文件，可用 --cochange-exclude 或 --no-default-cochange-excludes 覆盖；默认排除 Dependabot 提交，可用 --no-default-author-excludes 或 --author-exclude-regex 调整；社区默认计算，--no-communities 可关闭。敏感规则可用 --sensitive-config 指定 CSV（pattern,tag,weight）。查询示例：python scripts/query_ownership.py --data-dir ownership-map-out people --limit 10，以及 files --tag auth --bus-factor-max 1、summary --section orphaned_sensitive_code 等；community_maintainers.py 可按月或季度输出社区维护者。
适用场景：评估敏感代码的低巴士因子风险、发现隐藏所有者、检测归属漂移（可与 CODEOWNERS 对比）、为图数据库或可视化工具准备数据。
限制：资料未提供具体平台兼容性与效果保证；git log 过大时需用 --since/--until 收窄；默认排除合并提交、Dependabot 与部分配置文件，可能影响结果范围；其他收费、价格与更多限制暂未提供。