Github Trends®
9558 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #7566 · UNIT ID 806854629
datawhalechina/happy-llm
📚 从零开始构建大模型
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000295
ENGAGEMENT0.35
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
41.67
ACCEL
-25.00
RETENTION
35.6%
PEAK 2026-08-26 · FORK-RETENTION 41.7% · 125 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 125 / 125 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datawhalechina/happy-llm собрал 125 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32,379 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 141,413. Это даёт surprise-индекс 0.000295 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 41.7% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9558 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 21%
VELOCITY41.675.67+36.00ABOVE 93%
RETENTION35.6%42.9%-7.2 PPABOVE 44%
FORKS3,160333+2,827ABOVE 89%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 12%