FINDING #831 · 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)
95% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.40
ACCEL
+0.40
RETENTION
52.5%
PEAK 2026-07-12 · FORK-RETENTION 0.0% · 72 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
6,861
FOLLOWERS
6,345
OWNER ★
5,161
Engagement Signals
FORKS
16
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 72 / 72 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
w3cj/how-llms-work собрал 72 звёзд за окно, тогда как у автора всего 6,345 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 6,861. Это даёт surprise-индекс 0.000348 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 18% OF 1013 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1013 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 18%
VELOCITY2.407.20-4.80ABOVE 13%
RETENTION52.5%30.8%+21.7 PPABOVE 85%
FORKS1656-40ABOVE 27%
SURPRISE0.000.03-0.03ABOVE 3%