Github Trends®
997 findingsmedian surprise 0.00049window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #613 · UNIT ID 915520679
FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch
A straightforward method for training your LLM, from downloading data to generating text.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000345
ENGAGEMENT0.39
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
2.31
ACCEL
-0.02
RETENTION
2.6%
PEAK 2026-05-31 · FORK-RETENTION 45.5% · 416 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
6,660
FOLLOWERS
3,000
OWNER ★
36,603

Engagement Signals

FORKS
1,665
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
1
UNIQUE STARGAZERS 416 / 416 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch собрал 416 звёзд за окно, тогда как у автора всего 3,000 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 6,660. Это даёт surprise-индекс 0.000345 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 45.5% и 1 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 997 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 39%
VELOCITY2.312.66-0.34ABOVE 41%
RETENTION2.6%5.6%-3.0 PPABOVE 21%
FORKS1,6652,332-667ABOVE 42%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 43%