FINDING #8208 · UNIT ID 711550638
datawhalechina/llm-universe
本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/llm-universe/
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
7.67
ACCEL
+0.50
RETENTION
70.0%
PEAK 2026-09-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 23 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
144,000
FOLLOWERS
32,947
OWNER ★
390,530
Engagement Signals
FORKS
1,411
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 23 / 23 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datawhalechina/llm-universe собрал 23 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32,947 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 144,000. Это даёт surprise-индекс 0.0000532 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 7% OF 8833 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8833 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 7%
VELOCITY7.675.67+2.00ABOVE 61%
RETENTION70.0%45.9%+24.1 PPABOVE 76%
FORKS1,411344+1,067ABOVE 76%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 5%