FINDING #3189 · 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)
3% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.43
ACCEL
-0.07
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-07-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 24 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
403
FOLLOWERS
215
OWNER ★
1,894
Engagement Signals
FORKS
83
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 24 / 24 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
jjang-ai/vmlx собрал 24 звёзд за окно, тогда как у автора всего 215 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 403. Это даёт surprise-индекс 0.00774 (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 54% OF 6892 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 54%
VELOCITY3.434.14-0.71ABOVE 43%
RETENTION50.0%40.6%+9.4 PPABOVE 60%
FORKS8389-6ABOVE 48%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 41%