Github Trends®
9591 findingsmedian surprise 0.00783window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1618 · UNIT ID 1329374056
LMResiliency/lm-resiliency
Closed-loop fault localization and checkpoint recovery for LLM Pre-training
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0272
ENGAGEMENT0.32
FRESHNESS1.15
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
45% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.80
ACCEL
+0.28
RETENTION
40.0%
PEAK 2026-08-26 · FORK-RETENTION 0.0% · 54 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
26
FOLLOWERS
1
OWNER ★
121

Engagement Signals

FORKS
8
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 54 / 54 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

LMResiliency/lm-resiliency собрал 54 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 26. Это даёт surprise-индекс 0.0272 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 83%
VELOCITY1.803.63-1.83ABOVE 12%
RETENTION40.0%24.8%+15.2 PPABOVE 78%
FORKS8120-112ABOVE 7%
SURPRISE0.030.01+0.02ABOVE 79%