FINDING #924 · 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)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
33.00
ACCEL
+2.50
RETENTION
94.4%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 33.3% · 99 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
730
FOLLOWERS
216
OWNER ★
5,136
Engagement Signals
FORKS
249
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 99 / 99 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
ChenLiu-1996/figures4papers собрал 99 звёзд за окно, тогда как у автора всего 216 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 730. Это даёт surprise-индекс 0.0429 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 33.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 90% OF 9102 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9102 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.02ABOVE 90%
VELOCITY33.005.67+27.33ABOVE 91%
RETENTION94.4%45.5%+49.0 PPABOVE 96%
FORKS249340-90ABOVE 44%
SURPRISE0.040.00+0.04ABOVE 85%