datawhalechina/happy-llm — GitHub trend

◂ BACK TO LEADERBOARD

FINDING #7588 · 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

SURPRISE0.000183

ENGAGEMENT0.26

FRESHNESS1.00

SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE

SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)

0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D

26.33

ACCEL

-6.00

RETENTION

66.2%

PEAK 2026-09-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 79 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

144,000

FOLLOWERS

32,970

OWNER ★

390,897

Engagement Signals

FORKS

3,199

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 79 / 79 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datawhalechina/happy-llm собрал 79 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32,970 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 144,000. Это даёт surprise-индекс 0.000183 (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 14% OF 8833 FINDINGS

#264philshiu/Drosophila_brain_model[ JUPYTER NOTEBOOK ]0.0693 #662xbsheng/atguigu-note[ JUPYTER NOTEBOOK ]0.0274 #1054Lordog/dive-into-llms[ JUPYTER NOTEBOOK ]0.016 #1579lyogavin/airllm[ JUPYTER NOTEBOOK ]0.00974 #1580IKMLab/NTHU_Natural_Language_Processing[ JUPYTER NOTEBOOK ]0.00974

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 8833 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.000.00-0.00ABOVE 14%

VELOCITY26.335.67+20.67ABOVE 89%

RETENTION66.2%45.9%+20.3 PPABOVE 73%

FORKS3,199344+2,855ABOVE 88%

SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 9%