FINDING #1524 · UNIT ID 806854629
datawhalechina/happy-llm
📚 从零开始构建大模型
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.11
ACCEL
-0.08
RETENTION
8.2%
PEAK 2026-03-02 · FORK-RETENTION 95.4% · 740 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
141,459
FOLLOWERS
32,379
OWNER ★
383,507
Engagement Signals
FORKS
3,160
ISSUE AUTH
2
PR AUTH
2
UNIQUE STARGAZERS 733 / 740 (DIVERSITY 0.99)
Why This Is A Finding
datawhalechina/happy-llm собрал 740 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32,379 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 141,459. Это даёт surprise-индекс 0.0000291 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 95.4% и 4 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 10% OF 1696 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1696 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 10%
VELOCITY4.112.82+1.29ABOVE 67%
RETENTION8.2%4.8%+3.4 PPABOVE 70%
FORKS3,1601,584+1,577ABOVE 69%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 9%