aisa-group/PostTrainBench — GitHub trend

◂ BACK TO LEADERBOARD

FINDING #2431 · UNIT ID 1105791206

aisa-group/PostTrainBench

Measuring how well CLI agents like Claude Code or Codex CLI can post-train base LLMs on a single H100 GPU in 10 hours

[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]

SURPRISE SCORE

0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0107

ENGAGEMENT0.20

FRESHNESS1.35

SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE

SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)

20% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D

3.10

ACCEL

+0.04

RETENTION

22.7%

PEAK 2026-07-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 93 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

251

FOLLOWERS

OWNER ★

734

Engagement Signals

FORKS

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 93 / 93 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

aisa-group/PostTrainBench собрал 93 звёзд за окно, тогда как у автора всего 52 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 251. Это даёт surprise-индекс 0.0107 (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 61% OF 6295 FINDINGS

#01shy3130/tickflow-stock-panel[ PYTHON ]0.46 #06Panniantong/Agent-Reach[ PYTHON ]0.29 #10sums001/Windows-Copilot-API[ PYTHON ]0.27 #12HUANGCHIHHUNGLeo/claude-real-video[ PYTHON ]0.24 #14realiti4/claude-swap[ PYTHON ]0.21

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.000.00+0.00ABOVE 61%

VELOCITY3.104.23-1.13ABOVE 38%

RETENTION22.7%29.4%-6.7 PPABOVE 36%

FORKS5492-38ABOVE 36%

SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 47%