FINDING #4168 · 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)
35% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
37.20
ACCEL
-0.17
RETENTION
48.4%
PEAK 2026-04-29 · FORK-RETENTION 0.0% · 3,348 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 3,348 / 3,348 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datawhalechina/all-in-rag собрал 3,348 звёзд за окно, тогда как у автора всего 30,620 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 133,808. Это даёт surprise-индекс 0.000278 (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 35% OF 6380 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 35%
VELOCITY37.203.99+33.21ABOVE 94%
RETENTION48.4%17.1%+31.2 PPABOVE 95%
FORKS4,75290+4,663ABOVE 99%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 8%