Github Trends®
3194 findingsmedian surprise 0.0165window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1864 · 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

SURPRISE0.00513
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
23.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 23 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
4,443
FOLLOWERS
2,234
OWNER ★
22,087

Engagement Signals

FORKS
1,152
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 23 / 23 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch собрал 23 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,234 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,443. Это даёт surprise-индекс 0.00513 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 3194 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 42%
VELOCITY23.0010.00+13.00ABOVE 76%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS1,152176+976ABOVE 88%
SURPRISE0.010.02-0.01ABOVE 25%