FINDING #2752 · UNIT ID 1250486032
FlashML-org/flashlib
Fast and memory-efficient classical machine learning operators
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.67
ACCEL
-0.00
RETENTION
90.0%
PEAK 2026-08-23 · FORK-RETENTION 50.0% · 14 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
824
FOLLOWERS
125
OWNER ★
8,635
Engagement Signals
FORKS
53
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 14 / 14 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
FlashML-org/flashlib собрал 14 звёзд за окно, тогда как у автора всего 125 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 824. Это даёт surprise-индекс 0.0054 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 50.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 70% OF 9314 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9314 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 70%
VELOCITY4.675.67-1.00ABOVE 39%
RETENTION90.0%40.0%+50.0 PPABOVE 91%
FORKS53324-271ABOVE 21%
SURPRISE0.010.00+0.00ABOVE 53%