FINDING #2632 · UNIT ID 161840815
goldmansachs/gs-quant
Python toolkit for quantitative finance
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
100.00
ACCEL
-3.32
RETENTION
9.6%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 9.9% · 700 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
7,509
FOLLOWERS
2,114
OWNER ★
16,406
Engagement Signals
FORKS
1,726
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 700 / 700 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
goldmansachs/gs-quant собрал 700 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,114 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,509. Это даёт surprise-индекс 0.0132 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 9.9% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 73% OF 9760 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 73%
VELOCITY100.003.71+96.29ABOVE 98%
RETENTION9.6%38.0%-28.5 PPABOVE 17%
FORKS1,72686+1,640ABOVE 96%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 58%