FINDING #2250 · UNIT ID 1153764295
jmaczan/tiny-vllm
Build your own high performance LLM inference engine in C++ and CUDA - a smaller version of vLLM
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
14% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.27
ACCEL
+0.25
RETENTION
25.8%
PEAK 2026-07-06 · FORK-RETENTION 0.0% · 128 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
312
FOLLOWERS
148
OWNER ★
1,637
Engagement Signals
FORKS
65
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 128 / 128 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
jmaczan/tiny-vllm собрал 128 звёзд за окно, тогда как у автора всего 148 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 312. Это даёт surprise-индекс 0.0121 (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 64% OF 6295 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 64%
VELOCITY4.274.23+0.03ABOVE 50%
RETENTION25.8%29.4%-3.6 PPABOVE 43%
FORKS6592-27ABOVE 40%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 50%