FINDING #64 · UNIT ID 1379166549
nokia-applied-research/AnyJev
Turn any LLM into a Jev-style decision model: typed decisions, real probabilities, no training. (continue updating)
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
31% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
53.33
ACCEL
+80.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-09-24 · FORK-RETENTION 0.0% · 160 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
145
FOLLOWERS
20
OWNER ★
526
Engagement Signals
FORKS
75
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 160 / 160 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
nokia-applied-research/AnyJev собрал 160 звёзд за окно, тогда как у автора всего 20 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 145. Это даёт surprise-индекс 0.29 (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 99% OF 9535 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9535 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.340.00+0.33ABOVE 99%
VELOCITY53.335.67+47.67ABOVE 95%
RETENTION0.0%44.1%-44.1 PPABOVE 0%
FORKS75324-249ABOVE 25%
SURPRISE0.290.00+0.28ABOVE 98%