Github Trends®
9679 findingsmedian surprise 0.00864window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #8013 · UNIT ID 806854629
datawhalechina/happy-llm
📚 从零开始构建大模型
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000177
ENGAGEMENT0.35
FRESHNESS1.46
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
25.47
ACCEL
+0.40
RETENTION
36.3%
PEAK 2026-08-26 · FORK-RETENTION 58.9% · 764 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
144,073
FOLLOWERS
32,970
OWNER ★
390,897

Engagement Signals

FORKS
3,199
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 764 / 764 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datawhalechina/happy-llm собрал 764 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32,970 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 144,073. Это даёт surprise-индекс 0.000177 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 58.9% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9679 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 17%
VELOCITY25.473.80+21.67ABOVE 91%
RETENTION36.3%25.0%+11.3 PPABOVE 72%
FORKS3,199112+3,087ABOVE 97%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 6%