Github Trends®
9760 findingsmedian surprise 0.0099window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5038 · 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

SURPRISE0.00433
ENGAGEMENT0.42
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
25.29
ACCEL
-2.39
RETENTION
59.0%
PEAK 2026-08-22 · FORK-RETENTION 70.8% · 177 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
5,795
FOLLOWERS
2,722
OWNER ★
30,813

Engagement Signals

FORKS
1,312
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 177 / 177 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch собрал 177 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,722 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,795. Это даёт surprise-индекс 0.00433 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 70.8% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 48%
VELOCITY25.293.71+21.57ABOVE 91%
RETENTION59.0%38.0%+21.0 PPABOVE 79%
FORKS1,31286+1,226ABOVE 94%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 30%