FINDING #531 · UNIT ID 1281315781
deepseek-ai/DeepSpec
DeepSpec: a full-stack codebase for training and evaluating speculative decoding algorithms
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
⚠ POSSIBLE STAR INFLATION — ONLY 2% OF STARS VISIBLE IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.63
ACCEL
-0.07
RETENTION
3.6%
PEAK 2026-06-27 · FORK-RETENTION 61.5% · 147 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
340,791
FOLLOWERS
105,226
OWNER ★
651,693
Engagement Signals
FORKS
667
ISSUE AUTH
1
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 147 / 147 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
deepseek-ai/DeepSpec собрал 147 звёзд за окно, тогда как у автора всего 105,226 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 340,791. Это даёт surprise-индекс 0.00000479 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 61.5% и 1 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 6% OF 563 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 563 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 6%
VELOCITY1.632.77-1.13ABOVE 8%
RETENTION3.6%22.5%-18.9 PPABOVE 17%
FORKS6671,997-1,330ABOVE 33%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 4%