FINDING #2333 · UNIT ID 806854629
datawhalechina/happy-llm
📚 从零开始构建大模型
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
6.37
ACCEL
-0.10
RETENTION
10.0%
PEAK 2026-03-02 · FORK-RETENTION 60.6% · 1,146 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
135,924
FOLLOWERS
31,128
OWNER ★
368,339
Engagement Signals
FORKS
3,074
ISSUE AUTH
6
PR AUTH
2
UNIQUE STARGAZERS 1,138 / 1,146 (DIVERSITY 0.99)
Why This Is A Finding
datawhalechina/happy-llm собрал 1,146 звёзд за окно, тогда как у автора всего 31,128 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 135,924. Это даёт surprise-индекс 0.0000468 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 60.6% и 8 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 9% OF 2559 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 2559 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 9%
VELOCITY6.372.88+3.48ABOVE 80%
RETENTION10.0%6.3%+3.7 PPABOVE 67%
FORKS3,0741,183+1,891ABOVE 73%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 10%