FINDING #243 · UNIT ID 1281315781
deepseek-ai/DeepSpec
DeepSpec: a full-stack codebase for training and evaluating speculative decoding algorithms
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
⚠ POSSIBLE STAR INFLATION — ONLY 2% OF STARS VISIBLE IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.61
ACCEL
-0.04
RETENTION
4.4%
PEAK 2026-06-27 · FORK-RETENTION 61.5% · 145 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
334,089
FOLLOWERS
104,101
OWNER ★
629,433
Engagement Signals
FORKS
659
ISSUE AUTH
1
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 145 / 145 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
deepseek-ai/DeepSpec собрал 145 звёзд за окно, тогда как у автора всего 104,101 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 334,089. Это даёт surprise-индекс 0.00000482 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 61.5% и 1 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 6% OF 259 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 259 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 6%
VELOCITY1.612.47-0.86ABOVE 10%
RETENTION4.4%6.7%-2.4 PPABOVE 27%
FORKS6594,382-3,723ABOVE 7%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 5%