FINDING #2960 · UNIT ID 908040880
Exorust/TorchLeet
LeetCode for PyTorch — 65 ML/AI interview problems from real interviews at Google, Meta, Anthropic. Jupyter notebooks, an auto-grader, and an MCP AI tutor.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.50
ACCEL
+0.15
RETENTION
70.0%
PEAK 2026-10-16 · FORK-RETENTION 40.9% · 75 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
354
FOLLOWERS
80
OWNER ★
2,735
Engagement Signals
FORKS
334
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 75 / 75 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Exorust/TorchLeet собрал 75 звёзд за окно, тогда как у автора всего 80 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 354. Это даёт surprise-индекс 0.00635 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 40.9% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 69% OF 9675 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9675 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 69%
VELOCITY2.503.80-1.30ABOVE 30%
RETENTION70.0%20.3%+49.7 PPABOVE 99%
FORKS334138+196ABOVE 70%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 47%