Github Trends®
9102 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3851 · 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

SURPRISE0.00302
ENGAGEMENT0.44
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
17.67
ACCEL
-3.50
RETENTION
32.1%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 53 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
5,803
FOLLOWERS
2,726
OWNER ★
30,886

Engagement Signals

FORKS
1,312
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 53 / 53 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch собрал 53 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,726 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,803. Это даёт surprise-индекс 0.00302 (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 9102 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 58%
VELOCITY17.675.67+12.00ABOVE 83%
RETENTION32.1%45.5%-13.3 PPABOVE 37%
FORKS1,312340+973ABOVE 75%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 44%