FINDING #466 · UNIT ID 766488011
NewT123-WM/tnlearn
A Python package that uses task-based neurons to build neural networks.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.67
ACCEL
+7.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-27 · FORK-RETENTION 0.0% · 14 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
42
FOLLOWERS
12
OWNER ★
296
Engagement Signals
FORKS
22
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 14 / 14 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
NewT123-WM/tnlearn собрал 14 звёзд за окно, тогда как у автора всего 12 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 42. Это даёт surprise-индекс 0.0572 (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 90% OF 4503 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 4503 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 90%
VELOCITY4.675.33-0.67ABOVE 42%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS22457-435ABOVE 10%
SURPRISE0.060.00+0.05ABOVE 92%