Github Trends®
9595 findingsmedian surprise 0.00815window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #4248 · UNIT ID 908040880
Exorust/TorchLeet
LeetCode for PyTorch — 65 ML/AI interview problems from real interviews at Google, Meta, Anthropic. Jupyter notebooks, an auto-grader, and an MCP AI tutor.
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00624
ENGAGEMENT0.38
FRESHNESS1.24
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.43
ACCEL
+0.09
RETENTION
85.7%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 73 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
350
FOLLOWERS
85
OWNER ★
2,651

Engagement Signals

FORKS
305
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 73 / 73 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Exorust/TorchLeet собрал 73 звёзд за окно, тогда как у автора всего 85 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 350. Это даёт surprise-индекс 0.00624 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 56%
VELOCITY2.433.67-1.23ABOVE 31%
RETENTION85.7%24.6%+61.1 PPABOVE 100%
FORKS305115+190ABOVE 74%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 43%