FINDING #2642 · 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)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.57
ACCEL
-0.00
RETENTION
60.0%
PEAK 2026-08-23 · FORK-RETENTION 0.0% · 32 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
259
FOLLOWERS
17
OWNER ★
2,423
Engagement Signals
FORKS
286
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 32 / 32 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
sdyckjq-lab/llm-wiki-skill собрал 32 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 259. Это даёт surprise-индекс 0.0153 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 73% OF 9760 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 73%
VELOCITY4.573.71+0.86ABOVE 56%
RETENTION60.0%38.0%+22.0 PPABOVE 80%
FORKS28686+200ABOVE 78%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 61%