Github Trends®
6892 findingsmedian surprise 0.0109window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #2531 · UNIT ID 1105791206
aisa-group/PostTrainBench
Measuring how well CLI agents like Claude Code or Codex CLI can post-train base LLMs on a single H100 GPU in 10 hours
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0118
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.43
ACCEL
+0.32
RETENTION
22.7%
PEAK 2026-07-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 24 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
251
FOLLOWERS
52
OWNER ★
734

Engagement Signals

FORKS
54
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 24 / 24 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

aisa-group/PostTrainBench собрал 24 звёзд за окно, тогда как у автора всего 52 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 251. Это даёт surprise-индекс 0.0118 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 63%
VELOCITY3.434.14-0.71ABOVE 43%
RETENTION22.7%40.6%-17.9 PPABOVE 26%
FORKS5489-35ABOVE 37%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 52%