FINDING #5581 · 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
6.00
ACCEL
+0.86
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-18 · FORK-RETENTION 0.0% · 42 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
10,339
FOLLOWERS
5,291
OWNER ★
50,482
Engagement Signals
FORKS
4,034
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 42 / 42 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
eugeneyan/applied-ml собрал 42 звёзд за окно, тогда как у автора всего 5,291 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 10,339. Это даёт surprise-индекс 0.000578 (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 31% OF 8058 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8058 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 31%
VELOCITY6.003.14+2.86ABOVE 71%
RETENTION0.0%22.2%-22.2 PPABOVE 0%
FORKS4,034260+3,774ABOVE 92%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 22%