Github Trends®
9558 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #331 · 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

SURPRISE0.14
ENGAGEMENT0.26
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
22% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
9.00
ACCEL
-3.50
RETENTION
40.0%
PEAK 2026-08-26 · FORK-RETENTION 0.0% · 27 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
26
FOLLOWERS
1
OWNER ★
121

Engagement Signals

FORKS
8
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 27 / 27 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

LMResiliency/lm-resiliency собрал 27 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 26. Это даёт surprise-индекс 0.14 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9558 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.050.00+0.05ABOVE 97%
VELOCITY9.005.67+3.33ABOVE 67%
RETENTION40.0%42.9%-2.9 PPABOVE 46%
FORKS8333-325ABOVE 6%
SURPRISE0.140.00+0.13ABOVE 96%