FINDING #268 · UNIT ID 1126412969
igerber/diff-diff
Difference-in-Differences causal inference in Python. Callaway-Sant'Anna, Synthetic DiD, Honest DiD, event studies. sklearn-like API, validated against R.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
9% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
10.00
ACCEL
-4.50
RETENTION
65.4%
PEAK 2026-07-12 · FORK-RETENTION 0.0% · 30 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
64
FOLLOWERS
29
OWNER ★
354
Engagement Signals
FORKS
45
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 30 / 30 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
igerber/diff-diff собрал 30 звёзд за окно, тогда как у автора всего 29 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 64. Это даёт surprise-индекс 0.0958 (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 75% OF 1069 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1069 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.030.01+0.02ABOVE 75%
VELOCITY10.0015.33-5.33ABOVE 35%
RETENTION65.4%33.3%+32.1 PPABOVE 80%
FORKS45450ABOVE 49%
SURPRISE0.100.05+0.04ABOVE 64%