FINDING #1329 · UNIT ID 974591843
ChenLiu-1996/figures4papers
My Python scripts to make high-quality figures for publications in top AI conferences and journals.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
13% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
12.23
ACCEL
+0.02
RETENTION
57.1%
PEAK 2026-06-30 · FORK-RETENTION 0.0% · 367 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
540
FOLLOWERS
161
OWNER ★
3,787
Engagement Signals
FORKS
166
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 367 / 367 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
ChenLiu-1996/figures4papers собрал 367 звёзд за окно, тогда как у автора всего 161 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 540. Это даёт surprise-индекс 0.0211 (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 79% OF 6295 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 79%
VELOCITY12.234.23+8.00ABOVE 78%
RETENTION57.1%29.4%+27.7 PPABOVE 92%
FORKS16692+74ABOVE 65%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 66%