Github Trends®
6295 findingsmedian surprise 0.0121window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #2365 · UNIT ID 1039448547
AIR-hl/llm-interview-code
LLM面试常见手撕合集
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.014
ENGAGEMENT0.14
FRESHNESS1.40
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
9% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.50
ACCEL
-0.02
RETENTION
48.3%
PEAK 2026-06-16 · FORK-RETENTION 0.0% · 45 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
67
FOLLOWERS
13
OWNER ★
544

Engagement Signals

FORKS
18
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 45 / 45 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

AIR-hl/llm-interview-code собрал 45 звёзд за окно, тогда как у автора всего 13 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 67. Это даёт surprise-индекс 0.014 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 62%
VELOCITY1.504.23-2.73ABOVE 0%
RETENTION48.3%29.4%+18.9 PPABOVE 83%
FORKS1892-74ABOVE 14%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 54%