Github Trends®
9769 findingsmedian surprise 0.00649window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5872 · UNIT ID 1307762938
phoenix-zhou/industrial-general-rag
The project integrates the RAG and FAQ dual mechanisms, introduces intent recognition, dynamic adaptive retrieval, and the RAGAS automated evaluation system, achieving a transformation from empirical optimization to data-driven optimization.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00361
ENGAGEMENT0.36
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
13% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.43
ACCEL
+0.71
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 10 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
356
FOLLOWERS
134
OWNER ★
2,217

Engagement Signals

FORKS
4
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 10 / 10 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

phoenix-zhou/industrial-general-rag собрал 10 звёзд за окно, тогда как у автора всего 134 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 356. Это даёт surprise-индекс 0.00361 (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 9769 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 40%
VELOCITY1.433.29-1.86ABOVE 0%
RETENTION0.0%22.6%-22.6 PPABOVE 0%
FORKS4127-123ABOVE 3%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 36%