FINDING #257 · UNIT ID 974591843
ChenLiu-1996/figures4papers
My Python scripts to make high-quality figures for publications in top AI conferences and journals.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.63
ACCEL
-0.15
RETENTION
10.3%
PEAK 2026-09-22 · FORK-RETENTION 42.9% · 79 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,313
FOLLOWERS
359
OWNER ★
9,543
Engagement Signals
FORKS
590
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 79 / 79 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
ChenLiu-1996/figures4papers собрал 79 звёзд за окно, тогда как у автора всего 359 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,313. Это даёт surprise-индекс 0.00195 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 42.9% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 61% OF 663 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 663 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 61%
VELOCITY2.632.77-0.13ABOVE 47%
RETENTION10.3%11.1%-0.8 PPABOVE 45%
FORKS5901,805-1,215ABOVE 30%
SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 71%