FINDING #7647 · UNIT ID 996626040
datawhalechina/all-in-rag
🔍大模型应用开发实战一：RAG 技术全栈指南，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/
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
22.30
ACCEL
-0.07
RETENTION
50.7%
PEAK 2026-08-18 · FORK-RETENTION 37.9% · 669 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
141,343
FOLLOWERS
32,344
OWNER ★
383,507
Engagement Signals
FORKS
5,283
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 669 / 669 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datawhalechina/all-in-rag собрал 669 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32,344 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 141,343. Это даёт surprise-индекс 0.000158 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 37.9% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 20% OF 9591 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 20%
VELOCITY22.303.63+18.67ABOVE 91%
RETENTION50.7%24.8%+25.9 PPABOVE 91%
FORKS5,283120+5,163ABOVE 98%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 6%