FINDING #208 · 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)
3% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.34
ACCEL
+0.04
RETENTION
5.0%
PEAK 2026-09-05 · FORK-RETENTION 44.4% · 301 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,338
FOLLOWERS
362
OWNER ★
9,756
Engagement Signals
FORKS
604
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 300 / 301 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
ChenLiu-1996/figures4papers собрал 301 звёзд за окно, тогда как у автора всего 362 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,338. Это даёт surprise-индекс 0.00243 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 44.4% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 69% OF 667 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 667 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 69%
VELOCITY3.342.83+0.51ABOVE 59%
RETENTION5.0%7.4%-2.3 PPABOVE 35%
FORKS6041,886-1,282ABOVE 28%
SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 80%