FINDING #2646 · 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)
9% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.91
ACCEL
-0.05
RETENTION
20.3%
PEAK 2026-02-06 · FORK-RETENTION 73.6% · 883 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
133,808
FOLLOWERS
30,620
OWNER ★
362,841
Engagement Signals
FORKS
4,752
ISSUE AUTH
11
PR AUTH
5
UNIQUE STARGAZERS 881 / 883 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datawhalechina/all-in-rag собрал 883 звёзд за окно, тогда как у автора всего 30,620 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 133,808. Это даёт surprise-индекс 0.0000367 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 73.6% и 16 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 11% OF 2987 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 2987 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 11%
VELOCITY4.912.84+2.06ABOVE 74%
RETENTION20.3%6.8%+13.4 PPABOVE 92%
FORKS4,7521,068+3,684ABOVE 83%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 9%