Github Trends®
6380 findingsmedian surprise 0.0122window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1942 · 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

SURPRISE0.0073
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.35
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
42% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.12
ACCEL
+0.01
RETENTION
15.9%
PEAK 2026-04-22 · FORK-RETENTION 0.0% · 191 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
251
FOLLOWERS
52
OWNER ★
734

Engagement Signals

FORKS
54
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 191 / 191 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

aisa-group/PostTrainBench собрал 191 звёзд за окно, тогда как у автора всего 52 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 251. Это даёт surprise-индекс 0.0073 (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 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 70%
VELOCITY2.123.99-1.87ABOVE 21%
RETENTION15.9%17.1%-1.2 PPABOVE 47%
FORKS5490-35ABOVE 35%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 38%