FINDING #515 · 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)
29% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
38.83
ACCEL
+1.32
RETENTION
37.3%
PEAK 2026-08-18 · FORK-RETENTION 47.2% · 1,165 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
726
FOLLOWERS
215
OWNER ★
5,111
Engagement Signals
FORKS
246
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 1,165 / 1,165 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
ChenLiu-1996/figures4papers собрал 1,165 звёзд за окно, тогда как у автора всего 215 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 726. Это даёт surprise-индекс 0.0507 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 47.2% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 95% OF 9591 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.030.00+0.03ABOVE 95%
VELOCITY38.833.63+35.20ABOVE 95%
RETENTION37.3%24.8%+12.5 PPABOVE 74%
FORKS246120+126ABOVE 68%
SURPRISE0.050.01+0.04ABOVE 92%