FINDING #1069 · 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)
6% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
35.00
ACCEL
-1.96
RETENTION
48.1%
PEAK 2026-08-22 · FORK-RETENTION 72.7% · 245 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
726
FOLLOWERS
215
OWNER ★
5,111
Engagement Signals
FORKS
246
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 245 / 245 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
ChenLiu-1996/figures4papers собрал 245 звёзд за окно, тогда как у автора всего 215 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 726. Это даёт surprise-индекс 0.0457 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 72.7% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 89% OF 9760 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.02ABOVE 89%
VELOCITY35.003.71+31.29ABOVE 93%
RETENTION48.1%38.0%+10.1 PPABOVE 65%
FORKS24686+160ABOVE 75%
SURPRISE0.050.01+0.04ABOVE 85%