FINDING #4578 · 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
5.33
ACCEL
-8.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 16 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 16 / 16 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datawhalechina/all-in-rag собрал 16 звёзд за окно, тогда как у автора всего 34,182 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 149,198. Это даёт surprise-индекс 0.0000357 (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 8% OF 4978 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 4978 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 8%
VELOCITY5.335.330.00ABOVE 47%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS6,204346+5,858ABOVE 93%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 3%