FINDING #2171 · UNIT ID 1201752720
sdyckjq-lab/llm-wiki-skill
基于 Karpathy llm-wiki 方法论的个人知识库构建 Skill，支持多平台！
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.00
ACCEL
+0.04
RETENTION
40.0%
PEAK 2026-08-05 · FORK-RETENTION 71.4% · 120 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
259
FOLLOWERS
17
OWNER ★
2,423
Engagement Signals
FORKS
286
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 120 / 120 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
sdyckjq-lab/llm-wiki-skill собрал 120 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 259. Это даёт surprise-индекс 0.0134 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 71.4% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 77% OF 9591 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 77%
VELOCITY4.003.63+0.37ABOVE 54%
RETENTION40.0%24.8%+15.2 PPABOVE 78%
FORKS286120+166ABOVE 71%
SURPRISE0.010.01+0.01ABOVE 62%