FINDING #7280 · UNIT ID 161840815
goldmansachs/gs-quant
Python toolkit for quantitative finance
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.57
ACCEL
-1.25
RETENTION
10.6%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 18 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
7,713
FOLLOWERS
2,174
OWNER ★
16,823
Engagement Signals
FORKS
1,800
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 18 / 18 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
goldmansachs/gs-quant собрал 18 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,174 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,713. Это даёт surprise-индекс 0.000332 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 25% OF 9651 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 25%
VELOCITY2.573.14-0.57ABOVE 39%
RETENTION10.6%16.7%-6.1 PPABOVE 37%
FORKS1,800277+1,523ABOVE 83%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 16%