Github Trends®
663 findingsmedian surprise 0.00061window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #590 · UNIT ID 669879380
rasbt/LLMs-from-scratch
Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step by step
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0000339
ENGAGEMENT0.39
FRESHNESS1.42
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.03
ACCEL
-0.05
RETENTION
26.6%
PEAK 2026-09-13 · FORK-RETENTION 60.0% · 61 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
59,993
FOLLOWERS
40,640
OWNER ★
193,528

Engagement Signals

FORKS
16,381
ISSUE AUTH
1
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 61 / 61 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

rasbt/LLMs-from-scratch собрал 61 звёзд за окно, тогда как у автора всего 40,640 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 59,993. Это даёт surprise-индекс 0.0000339 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 60.0% и 1 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 663 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 11%
VELOCITY2.032.77-0.73ABOVE 28%
RETENTION26.6%11.1%+15.5 PPABOVE 91%
FORKS16,3811,805+14,576ABOVE 90%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 11%