FINDING #3614 · UNIT ID 711550638
datawhalechina/llm-universe
本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/llm-universe/
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
5.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-12 · FORK-RETENTION 0.0% · 5 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
148,441
FOLLOWERS
33,987
OWNER ★
402,333
Engagement Signals
FORKS
1,428
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 5 / 5 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datawhalechina/llm-universe собрал 5 звёзд за окно, тогда как у автора всего 33,987 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 148,441. Это даёт surprise-индекс 0.0000337 (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 6% OF 3829 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 3829 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 6%
VELOCITY5.0010.00-5.00ABOVE 0%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS1,428375+1,053ABOVE 75%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 2%