OpenDCAI/DataFlex — GitHub trend

FINDING #2567 · UNIT ID 1034938477

OpenDCAI/DataFlex

Data-centric LLM training with dynamic sample selection, domain mixture optimization, and example reweighting inside the LLaMA-Factory training loop.

[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]

SURPRISE SCORE

0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00249

ENGAGEMENT0.50

FRESHNESS1.00

SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE

SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)

1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D

16.00

ACCEL

0.00

RETENTION

0.0%

PEAK 2026-08-30 · FORK-RETENTION 0.0% · 16 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

6,395

FOLLOWERS

1,572

OWNER ★

16,307

Engagement Signals

FORKS

324

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 16 / 16 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

OpenDCAI/DataFlex собрал 16 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,572 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 6,395. Это даёт surprise-индекс 0.00249 (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 50% OF 5157 FINDINGS

#08hkqr/my-free-code[ PYTHON ]1.02 #12qusong0627/QuantMind[ PYTHON ]0.85 #19damejan80/tokentab[ PYTHON ]0.68 #24fuxicodex/Fuxi[ PYTHON ]0.59 #25kaifcodec/user-scanner[ PYTHON ]0.58

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 5157 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.000.00+0.00ABOVE 50%

VELOCITY16.009.00+7.00ABOVE 70%

RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%

FORKS324436-112ABOVE 44%

SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 35%