Github Trends®
9558 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1350 · UNIT ID 1228312499
raiyanyahya/how-to-train-your-gpt
Build a modern LLM from scratch. Every line commented. Explained like we are five.
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0227
ENGAGEMENT0.44
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
15.67
ACCEL
-11.50
RETENTION
31.0%
PEAK 2026-08-26 · FORK-RETENTION 28.6% · 47 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
649
FOLLOWERS
172
OWNER ★
4,773

Engagement Signals

FORKS
392
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 47 / 47 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

raiyanyahya/how-to-train-your-gpt собрал 47 звёзд за окно, тогда как у автора всего 172 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 649. Это даёт surprise-индекс 0.0227 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 28.6% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9558 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 86%
VELOCITY15.675.67+10.00ABOVE 81%
RETENTION31.0%42.9%-11.8 PPABOVE 40%
FORKS392333+59ABOVE 53%
SURPRISE0.020.00+0.02ABOVE 77%