FINDING #4680 · UNIT ID 277168957
eugeneyan/applied-ml
📚 Papers & tech blogs by companies sharing their work on data science & machine learning in production.
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
7.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 7 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
10,128
FOLLOWERS
5,150
OWNER ★
49,777
Engagement Signals
FORKS
3,986
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 7 / 7 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
eugeneyan/applied-ml собрал 7 звёзд за окно, тогда как у автора всего 5,150 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 10,128. Это даёт surprise-индекс 0.000688 (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 22% OF 5990 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 5990 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 22%
VELOCITY7.009.00-2.00ABOVE 29%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS3,986444+3,542ABOVE 89%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 16%