FINDING #2710 · UNIT ID 996626040
datawhalechina/all-in-rag
🔍大模型应用开发实战一：RAG 技术全栈指南，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
36.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 36 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
133,808
FOLLOWERS
30,620
OWNER ★
362,841
Engagement Signals
FORKS
4,752
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 36 / 36 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datawhalechina/all-in-rag собрал 36 звёзд за окно, тогда как у автора всего 30,620 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 133,808. Это даёт surprise-индекс 0.000269 (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 15% OF 3194 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 3194 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 15%
VELOCITY36.0010.00+26.00ABOVE 85%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS4,752176+4,576ABOVE 97%
SURPRISE0.000.02-0.02ABOVE 5%