Github Trends®
9760 findingsmedian surprise 0.0099window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #292 · 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

SURPRISE0.11
ENGAGEMENT0.29
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
43% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
7.43
ACCEL
+0.50
RETENTION
40.0%
PEAK 2026-08-26 · FORK-RETENTION 0.0% · 52 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
26
FOLLOWERS
1
OWNER ★
121

Engagement Signals

FORKS
8
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 52 / 52 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

LMResiliency/lm-resiliency собрал 52 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 26. Это даёт surprise-индекс 0.11 (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 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.050.00+0.04ABOVE 97%
VELOCITY7.433.71+3.71ABOVE 71%
RETENTION40.0%38.0%+2.0 PPABOVE 53%
FORKS886-78ABOVE 11%
SURPRISE0.110.01+0.10ABOVE 95%