FINDING #1845 · UNIT ID 1214671166
jia-gao/leanctx
Drop-in prompt compression for production LLM apps. Cut your token bill 40-60% without changing your code. Python SDK, LLMLingua-2, MIT.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
100% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.48
ACCEL
-0.09
RETENTION
1.7%
PEAK 2026-05-18 · FORK-RETENTION 0.0% · 313 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
60
FOLLOWERS
24
OWNER ★
357
Engagement Signals
FORKS
2
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 313 / 313 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
jia-gao/leanctx собрал 313 звёзд за окно, тогда как у автора всего 24 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 60. Это даёт surprise-индекс 0.0349 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 71% OF 6380 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 71%
VELOCITY3.483.99-0.52ABOVE 45%
RETENTION1.7%17.1%-15.5 PPABOVE 3%
FORKS290-87ABOVE 1%
SURPRISE0.030.01+0.02ABOVE 84%