Github Trends®
9747 findingsmedian surprise 0.00854window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #4344 · UNIT ID 834369920
jingyaogong/minimind
🧠 Train a 64M-parameter LLM from scratch in just 2h!
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00577
ENGAGEMENT0.44
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
57.29
ACCEL
+4.04
RETENTION
66.3%
PEAK 2026-10-09 · FORK-RETENTION 35.6% · 401 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
9,882
FOLLOWERS
2,374
OWNER ★
75,098

Engagement Signals

FORKS
8,266
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 401 / 401 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

jingyaogong/minimind собрал 401 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,374 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 9,882. Это даёт surprise-индекс 0.00577 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 35.6% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9747 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 55%
VELOCITY57.293.57+53.71ABOVE 96%
RETENTION66.3%33.3%+33.0 PPABOVE 89%
FORKS8,266104+8,162ABOVE 99%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 40%