FINDING #6553 · UNIT ID 1296344930
w3cj/how-llms-work
An interactive app that walks through every stage of the LLM pipeline, from pattern matching to training a transformer from scratch, with working code you can run locally.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
23% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.07
ACCEL
-0.15
RETENTION
29.9%
PEAK 2026-07-31 · FORK-RETENTION 92.9% · 122 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
7,010
FOLLOWERS
6,445
OWNER ★
5,647
Engagement Signals
FORKS
159
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 122 / 122 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
w3cj/how-llms-work собрал 122 звёзд за окно, тогда как у автора всего 6,445 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,010. Это даёт surprise-индекс 0.000577 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 92.9% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 32% OF 9591 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 32%
VELOCITY4.073.63+0.43ABOVE 54%
RETENTION29.9%24.8%+5.1 PPABOVE 60%
FORKS159120+39ABOVE 57%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 12%