FINDING #5175 · 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)
10% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
32.10
ACCEL
-0.08
RETENTION
54.5%
PEAK 2026-06-17 · FORK-RETENTION 0.0% · 963 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 963 / 963 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datawhalechina/all-in-rag собрал 963 звёзд за окно, тогда как у автора всего 30,620 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 133,808. Это даёт surprise-индекс 0.00024 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 18% OF 6295 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 18%
VELOCITY32.104.23+27.87ABOVE 91%
RETENTION54.5%29.4%+25.1 PPABOVE 90%
FORKS4,75292+4,660ABOVE 98%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 7%