▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 1D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 30D (30 days) — РАНГ #9007.
FINDING #9007 · UNIT ID 1040481901
datawhalechina/base-llm
从 NLP 到 LLM 的算法全栈教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/base-llm/
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
1.97
ACCEL
-0.03
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-08-05 · FORK-RETENTION 83.3% · 59 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
141,649
FOLLOWERS
32,446
OWNER ★
383,787
Engagement Signals
FORKS
107
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 59 / 59 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datawhalechina/base-llm собрал 59 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32,446 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 141,649. Это даёт surprise-индекс 0.0000139 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 83.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 6% OF 9593 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9593 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 6%
VELOCITY1.973.63-1.67ABOVE 19%
RETENTION50.0%25.0%+25.0 PPABOVE 90%
FORKS107117-10ABOVE 48%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 2%