FINDING #7616 · 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)
6% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
22.00
ACCEL
-0.13
RETENTION
48.8%
PEAK 2026-08-18 · FORK-RETENTION 39.3% · 660 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
141,517
FOLLOWERS
32,408
OWNER ★
383,787
Engagement Signals
FORKS
5,293
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 660 / 660 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datawhalechina/all-in-rag собрал 660 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32,408 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 141,517. Это даёт surprise-индекс 0.000155 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 39.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 21% OF 9595 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 21%
VELOCITY22.003.67+18.33ABOVE 91%
RETENTION48.8%24.6%+24.1 PPABOVE 90%
FORKS5,293115+5,178ABOVE 98%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 6%