FINDING #1660 · UNIT ID 1160596966
jjang-ai/vmlx
vMLX - JANGTQ Uber Compressed MLX Models - L2 Disk Cache (survives restart) + L1 Paged (super fast ttft) + Hybrid SSM Scheduler + Cont Batching + etc!
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
4.28
ACCEL
+0.03
RETENTION
18.0%
PEAK 2026-06-01 · FORK-RETENTION 0.0% · 771 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
404
FOLLOWERS
215
OWNER ★
1,894
Engagement Signals
FORKS
83
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 771 / 771 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
jjang-ai/vmlx собрал 771 звёзд за окно, тогда как у автора всего 215 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 404. Это даёт surprise-индекс 0.00964 (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 72% OF 5944 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 5944 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 72%
VELOCITY4.283.29+0.99ABOVE 60%
RETENTION18.0%11.3%+6.6 PPABOVE 68%
FORKS8399-16ABOVE 44%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 48%