FINDING #7212 · 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)
4% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.14
ACCEL
-0.86
RETENTION
35.7%
PEAK 2026-08-22 · FORK-RETENTION 50.0% · 22 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
7,007
FOLLOWERS
6,445
OWNER ★
5,647
Engagement Signals
FORKS
159
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 22 / 22 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
w3cj/how-llms-work собрал 22 звёзд за окно, тогда как у автора всего 6,445 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,007. Это даёт surprise-индекс 0.000446 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 50.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 26% OF 9760 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 26%
VELOCITY3.143.71-0.57ABOVE 42%
RETENTION35.7%38.0%-2.3 PPABOVE 47%
FORKS15986+73ABOVE 65%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 10%