物流行业现在竞争激烈，谁能在成本上多省一分钱，谁就有优势。而物流成本的大头是运输成本，运输成本的关键又在路径规划。一辆车怎么走最省油、最快、最合理，这事听起来简单，实际做起来涉及几百个约束条件。一家物流企业如果有一套自研的路径优化算法，效率可能比行业平均高出不少。
有一家总部在深圳的物流企业，2018年成立，用了三年时间投入大量资金，自研了一套路径优化算法。这套算法的核心逻辑和数学模型是公司研发部的一个算法工程师设计并实现的。他叫小林，研究生毕业，在公司的算法团队里是水平比较高的一个。
小林入职后不久就开始搭建这套算法。前面的调试阶段，他习惯用Git管理代码版本，但公司的代码仓库是他的个人GitHub私仓。他把公司的算法代码逐步更新到这个私仓里，理由是"方便在家里远程调试"。公司当时没有严格规定代码必须托管在企业内部的私有Git服务器上，也没有禁止使用个人GitHub账户。领导觉得小林很拼，在家还加班，还多次表扬他。
这套算法大概花了两年时间完成，上线后效果非常明显，公司的运输成本下降了十几个百分点。但就在这个时候，小林提出了离职。原因是有一家创业公司给他开了高薪加股份的条件。
离职手续办得很顺利，他交接了公司Git服务器上的代码。他自己的GitHub私有仓库里的代码完全没有提到。公司也没有人想起来要查他在哪些私有仓库里曾经存过代码。他离职之后，那个私仓还好好地保留着。
半年之后，市场上出现了一家新的物流科技公司，做物流SaaS服务，核心卖点就是路径优化。老东家一试用，发现那套算法的逻辑结构、输入输出、甚至变量命名习惯都极其相似。再追查下去，那家新公司的技术合伙人，就是小林。他只是把算法的代码做了一些变量重命名和函数结构调整，核心逻辑完全照搬。
小林这种行为就是变相的代码搬运。他用个人GitHub管理公司核心算法代码，离职后带着这些代码去了新公司。因为没有在线索确凿的下载行为，公司在法律上很难追责。因为你没办法证明他是在离职后重新下载了公司代码，还是他在职期间保有了自己的私仓代码。
这个案例给科技企业最大的警示是：源代码管理规则必须完善。所有员工在编写代码时应当使用公司指定的代码仓库，不允许用个人GitHub管理核心业务代码。退一步讲，即使允许用个人仓库，也要做代码仓库的定期审计，确认哪些仓库中存有公司代码。员工离职时，必须确认所有个人仓库中与公司相关的代码已经清理完毕。还有，核心算法模块应该做代码混淆或拆分，不要让一个人掌握全部代码逻辑。
现代软件开发离不开GitHub这类工具，但不能让工具变成漏水的管子。
