FINDING #4031 · 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)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
8.00
ACCEL
-12.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-25 · FORK-RETENTION 0.0% · 24 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
135,924
FOLLOWERS
31,128
OWNER ★
368,339
Engagement Signals
FORKS
3,074
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 24 / 24 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datawhalechina/happy-llm собрал 24 звёзд за окно, тогда как у автора всего 31,128 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 135,924. Это даёт surprise-индекс 0.0000588 (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 10% OF 4503 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 4503 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 10%
VELOCITY8.005.33+2.67ABOVE 67%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS3,074457+2,617ABOVE 84%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 5%