FINDING #7791 · 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)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
21.43
ACCEL
-0.57
RETENTION
62.5%
PEAK 2026-08-25 · FORK-RETENTION 49.3% · 150 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
141,517
FOLLOWERS
32,408
OWNER ★
383,787
Engagement Signals
FORKS
5,293
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 150 / 150 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datawhalechina/all-in-rag собрал 150 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32,408 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 141,517. Это даёт surprise-индекс 0.000151 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 49.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 20% OF 9771 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 20%
VELOCITY21.433.71+17.71ABOVE 89%
RETENTION62.5%39.3%+23.2 PPABOVE 82%
FORKS5,29391+5,202ABOVE 99%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 6%