Github Trends®
9558 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3616 · UNIT ID 834369920
jingyaogong/minimind
🧠 Train a 64M-parameter LLM from scratch in just 2h!
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00416
ENGAGEMENT0.43
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
36.67
ACCEL
+4.50
RETENTION
95.1%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 50.0% · 110 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
8,778
FOLLOWERS
2,175
OWNER ★
66,031

Engagement Signals

FORKS
7,191
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 110 / 110 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

jingyaogong/minimind собрал 110 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,175 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 8,778. Это даёт surprise-индекс 0.00416 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 50.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9558 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 62%
VELOCITY36.675.67+31.00ABOVE 92%
RETENTION95.1%42.9%+52.3 PPABOVE 95%
FORKS7,191333+6,858ABOVE 95%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 49%