Github Trends®
6892 findingsmedian surprise 0.0109window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #3477 · 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

SURPRISE0.00574
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
25.71
ACCEL
-0.14
RETENTION
68.1%
PEAK 2026-07-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 180 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 180 / 180 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch собрал 180 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,234 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,443. Это даёт surprise-индекс 0.00574 (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 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 50%
VELOCITY25.714.14+21.57ABOVE 89%
RETENTION68.1%40.6%+27.4 PPABOVE 85%
FORKS1,15289+1,063ABOVE 93%
SURPRISE0.010.01-0.01ABOVE 35%