Github Trends®
9789 findingsmedian surprise 0.00728window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #4738 · UNIT ID 1039448547
AIR-hl/llm-interview-code
LLM面试常见手撕合集
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0136
ENGAGEMENT0.14
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
1.57
ACCEL
+0.21
RETENTION
58.3%
PEAK 2026-09-08 · FORK-RETENTION 0.0% · 11 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
76
FOLLOWERS
12
OWNER ★
639

Engagement Signals

FORKS
21
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 11 / 11 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

AIR-hl/llm-interview-code собрал 11 звёзд за окно, тогда как у автора всего 12 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 76. Это даёт surprise-индекс 0.0136 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9789 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 52%
VELOCITY1.573.43-1.86ABOVE 7%
RETENTION58.3%37.5%+20.8 PPABOVE 79%
FORKS21120-99ABOVE 17%
SURPRISE0.010.01+0.01ABOVE 65%