Github Trends®
9651 findingsmedian surprise 0.00326window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 3D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 7D (7 days) — РАНГ #2693.
FINDING #2693 · UNIT ID 803585475
FailSpy/abliterator
Simple Python library/structure to ablate features in LLMs which are supported by TransformerLens
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.011
ENGAGEMENT0.29
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.57
ACCEL
-0.68
RETENTION
43.3%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 18 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
195
FOLLOWERS
98
OWNER ★
965

Engagement Signals

FORKS
109
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 18 / 18 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

FailSpy/abliterator собрал 18 звёзд за окно, тогда как у автора всего 98 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 195. Это даёт surprise-индекс 0.011 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 72%
VELOCITY2.573.14-0.57ABOVE 39%
RETENTION43.3%16.7%+26.7 PPABOVE 78%
FORKS109277-168ABOVE 33%
SURPRISE0.010.00+0.01ABOVE 70%