Github Trends®
1664 findingsmedian surprise 0.00059window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1179 · UNIT ID 915520679
FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch
A straightforward method for training your LLM, from downloading data to generating text.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000335
ENGAGEMENT0.39
FRESHNESS1.08
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.96
ACCEL
-0.00
RETENTION
2.6%
PEAK 2026-05-31 · FORK-RETENTION 31.6% · 353 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
5,815
FOLLOWERS
2,726
OWNER ★
30,886

Engagement Signals

FORKS
1,312
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
1
UNIQUE STARGAZERS 353 / 353 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch собрал 353 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,726 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,815. Это даёт surprise-индекс 0.000335 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 31.6% и 1 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 1664 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 29%
VELOCITY1.962.84-0.88ABOVE 26%
RETENTION2.6%4.7%-2.1 PPABOVE 25%
FORKS1,3121,596-283ABOVE 45%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 39%