datawhalechina/happy-llm — GitHub trend

◂ BACK TO LEADERBOARD

FINDING #1222 · 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

SURPRISE0.0000207

ENGAGEMENT0.49

FRESHNESS1.43

SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE

SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)

1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D

2.77

ACCEL

-0.10

RETENTION

9.4%

PEAK 2026-04-26 · FORK-RETENTION 75.0% · 249 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

133,808

FOLLOWERS

30,620

OWNER ★

362,841

Engagement Signals

FORKS

3,045

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 248 / 249 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datawhalechina/happy-llm собрал 249 звёзд за окно, тогда как у автора всего 30,620 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 133,808. Это даёт surprise-индекс 0.0000207 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 75.0% и 2 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

Related Findings

RANKS ABOVE 8% OF 1335 FINDINGS

#217Lordog/dive-into-llms[ JUPYTER NOTEBOOK ]0.00431 #245raiyanyahya/how-to-train-your-gpt[ JUPYTER NOTEBOOK ]0.00366 #378tkarim45/Beginner-Data-Science-Projects[ JUPYTER NOTEBOOK ]0.00168 #435gepa-ai/gepa[ JUPYTER NOTEBOOK ]0.00137 #474oracle-devrel/oracle-ai-developer-hub[ JUPYTER NOTEBOOK ]0.00121

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 1335 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.000.00-0.00ABOVE 8%

VELOCITY2.772.82-0.06ABOVE 49%

RETENTION9.4%8.4%+1.1 PPABOVE 54%

FORKS3,0451,463+1,582ABOVE 68%

SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 8%