FINDING #5039 · 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)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
23.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 23 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
141,413
FOLLOWERS
32,379
OWNER ★
383,507
Engagement Signals
FORKS
3,160
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 23 / 23 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datawhalechina/happy-llm собрал 23 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32,379 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 141,413. Это даёт surprise-индекс 0.000163 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 14% OF 5892 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 5892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 14%
VELOCITY23.009.00+14.00ABOVE 79%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS3,160433+2,727ABOVE 85%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 7%