FINDING #326 · UNIT ID 1126412969
igerber/diff-diff
Difference-in-Differences causal inference in Python. Callaway-Sant'Anna, Synthetic DiD, Honest DiD, event studies. sklearn-like API, validated against R.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
23% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.67
ACCEL
+0.32
RETENTION
31.3%
PEAK 2026-07-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 80 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
64
FOLLOWERS
29
OWNER ★
354
Engagement Signals
FORKS
45
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 80 / 80 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
igerber/diff-diff собрал 80 звёзд за окно, тогда как у автора всего 29 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 64. Это даёт surprise-индекс 0.0255 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 68% OF 1013 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1013 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 68%
VELOCITY2.677.20-4.53ABOVE 16%
RETENTION31.3%30.8%+0.5 PPABOVE 51%
FORKS4556-11ABOVE 46%
SURPRISE0.030.03-0.01ABOVE 42%