Github Trends®
6295 findingsmedian surprise 0.0121window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1841 · 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

SURPRISE0.0159
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.33
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
26% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
71.47
ACCEL
-5.05
RETENTION
17.1%
PEAK 2026-06-29 · FORK-RETENTION 0.0% · 2,144 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 2,144 / 2,144 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch собрал 2,144 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,234 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,443. Это даёт surprise-индекс 0.0159 (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 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 71%
VELOCITY71.474.23+67.23ABOVE 96%
RETENTION17.1%29.4%-12.3 PPABOVE 25%
FORKS1,15292+1,060ABOVE 93%
SURPRISE0.020.01+0.00ABOVE 59%