FINDING #285 · 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)
5% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.29
ACCEL
+0.02
RETENTION
5.5%
PEAK 2026-09-05 · FORK-RETENTION 31.6% · 412 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,313
FOLLOWERS
359
OWNER ★
9,543
Engagement Signals
FORKS
590
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 411 / 412 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
ChenLiu-1996/figures4papers собрал 412 звёзд за окно, тогда как у автора всего 359 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,313. Это даёт surprise-индекс 0.00169 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 31.6% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 71% OF 997 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 997 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 71%
VELOCITY2.292.66-0.37ABOVE 40%
RETENTION5.5%5.6%-0.1 PPABOVE 49%
FORKS5902,332-1,742ABOVE 17%
SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 84%