FINDING #8265 · 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)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
29.86
ACCEL
-0.11
RETENTION
57.2%
PEAK 2026-09-09 · FORK-RETENTION 21.4% · 209 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 209 / 209 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datawhalechina/happy-llm собрал 209 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32,970 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 144,073. Это даёт surprise-индекс 0.000207 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 21.4% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 16% OF 9789 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9789 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 16%
VELOCITY29.863.43+26.43ABOVE 93%
RETENTION57.2%37.5%+19.7 PPABOVE 79%
FORKS3,199120+3,079ABOVE 97%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 8%