tmylla/Awesome-LLM4Cybersecurity — GitHub trend

◂ BACK TO LEADERBOARD

▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 7D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 90D (90 days) — РАНГ #1441.

FINDING #1441 · UNIT ID 746499182

tmylla/Awesome-LLM4Cybersecurity

An overview of LLMs for cybersecurity.

[ JAVASCRIPT ][ GITHUB ↗ ]

SURPRISE SCORE

0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0148

ENGAGEMENT0.20

FRESHNESS1.31

SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE

SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)

25% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D

4.77

ACCEL

-0.01

RETENTION

4.5%

PEAK 2026-06-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 429 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

281

FOLLOWERS

OWNER ★

2,032

Engagement Signals

FORKS

186

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 429 / 429 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

tmylla/Awesome-LLM4Cybersecurity собрал 429 звёзд за окно, тогда как у автора всего 78 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 281. Это даёт surprise-индекс 0.0148 (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 80% OF 7165 FINDINGS

#17cobusgreyling/loop-engineering[ JAVASCRIPT ]0.11 #18earthtojake/text-to-cad[ JAVASCRIPT ]0.10 #36aattaran/deepclaude[ JAVASCRIPT ]0.0889 #41Javis603/token-monitor[ JAVASCRIPT ]0.0845 #44OLmatter/glm-coding-helper[ JAVASCRIPT ]0.0835

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 7165 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.010.00+0.01ABOVE 80%

VELOCITY4.773.71+1.06ABOVE 59%

RETENTION4.5%15.4%-10.9 PPABOVE 13%

FORKS18684+102ABOVE 70%

SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 56%