Github Trends®
4978 findingsmedian surprise 0.00481window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2236 · 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

SURPRISE0.00178
ENGAGEMENT1.00
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
12.00
ACCEL
+6.00
RETENTION
100.0%
PEAK 2026-10-16 · FORK-RETENTION 62.0% · 36 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
6,691
FOLLOWERS
3,008
OWNER ★
36,826

Engagement Signals

FORKS
1,748
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 36 / 36 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch собрал 36 звёзд за окно, тогда как у автора всего 3,008 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 6,691. Это даёт surprise-индекс 0.00178 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 62.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 4978 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 55%
VELOCITY12.005.33+6.67ABOVE 75%
RETENTION100.0%0.0%+100.0 PPABOVE 98%
FORKS1,748346+1,402ABOVE 78%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 34%