FINDING #7531 · 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)
7% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
28.83
ACCEL
-0.39
RETENTION
45.3%
PEAK 2026-09-28 · FORK-RETENTION 72.2% · 865 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
149,198
FOLLOWERS
34,182
OWNER ★
404,172
Engagement Signals
FORKS
6,204
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 865 / 865 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datawhalechina/all-in-rag собрал 865 звёзд за окно, тогда как у автора всего 34,182 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 149,198. Это даёт surprise-индекс 0.000193 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 72.2% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 22% OF 9676 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9676 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 22%
VELOCITY28.833.80+25.03ABOVE 92%
RETENTION45.3%20.0%+25.3 PPABOVE 92%
FORKS6,204142+6,062ABOVE 98%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 7%