FINDING #1170 · 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)
5% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
30.86
ACCEL
+1.93
RETENTION
71.1%
PEAK 2026-08-25 · FORK-RETENTION 70.0% · 216 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
730
FOLLOWERS
216
OWNER ★
5,136
Engagement Signals
FORKS
249
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 216 / 216 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
ChenLiu-1996/figures4papers собрал 216 звёзд за окно, тогда как у автора всего 216 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 730. Это даёт surprise-индекс 0.0401 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 70.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 88% OF 9771 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.01ABOVE 88%
VELOCITY30.863.71+27.14ABOVE 93%
RETENTION71.1%39.3%+31.8 PPABOVE 91%
FORKS24991+158ABOVE 74%
SURPRISE0.040.01+0.03ABOVE 84%