Github Trends®
9747 findingsmedian surprise 0.00854window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 90D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 7D (7 days) — РАНГ #8327.
FINDING #8327 · 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.
[ TYPESCRIPT ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0002
ENGAGEMENT0.68
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.43
ACCEL
-0.36
RETENTION
38.9%
PEAK 2026-10-06 · FORK-RETENTION 0.0% · 10 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
7,092
FOLLOWERS
6,505
OWNER ★
5,873

Engagement Signals

FORKS
216
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 10 / 10 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

w3cj/how-llms-work собрал 10 звёзд за окно, тогда как у автора всего 6,505 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,092. Это даёт surprise-индекс 0.0002 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9747 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 15%
VELOCITY1.433.57-2.14ABOVE 0%
RETENTION38.9%33.3%+5.6 PPABOVE 57%
FORKS216104+112ABOVE 67%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 7%