Github Trends®
9651 findingsmedian surprise 0.00326window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 1D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 7D (7 days) — РАНГ #9259.
FINDING #9259 · UNIT ID 633933122
datawhalechina/llm-cookbook
面向开发者的 LLM 入门教程,吴恩达大模型系列课程中文版
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0000105
ENGAGEMENT0.49
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
1.57
ACCEL
-0.68
RETENTION
6.7%
PEAK 2026-10-12 · FORK-RETENTION 0.0% · 11 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
149,198
FOLLOWERS
34,182
OWNER ★
404,172

Engagement Signals

FORKS
2,974
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 11 / 11 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datawhalechina/llm-cookbook собрал 11 звёзд за окно, тогда как у автора всего 34,182 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 149,198. Это даёт surprise-индекс 0.0000105 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 4%
VELOCITY1.573.14-1.57ABOVE 8%
RETENTION6.7%16.7%-10.0 PPABOVE 27%
FORKS2,974277+2,697ABOVE 89%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 2%