FINDING #2828 · UNIT ID 1160596966
jjang-ai/vmlx
vMLX - JANGTQ Uber Compressed MLX Models - L2 Disk Cache (survives restart) + L1 Paged (super fast ttft) + Hybrid SSM Scheduler + Cont Batching + etc!
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
14% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.50
ACCEL
-0.14
RETENTION
19.2%
PEAK 2026-06-16 · FORK-RETENTION 0.0% · 105 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
404
FOLLOWERS
215
OWNER ★
1,894
Engagement Signals
FORKS
83
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 105 / 105 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
jjang-ai/vmlx собрал 105 звёзд за окно, тогда как у автора всего 215 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 404. Это даёт surprise-индекс 0.00788 (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 55% OF 6295 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 55%
VELOCITY3.504.23-0.73ABOVE 42%
RETENTION19.2%29.4%-10.2 PPABOVE 30%
FORKS8392-9ABOVE 47%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 40%