FINDING #2978 · UNIT ID 710443541
jxzhangjhu/Awesome-LLM-RAG
Awesome-LLM-RAG: a curated list of advanced retrieval augmented generation (RAG) in Large Language Models
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.67
ACCEL
-0.50
RETENTION
66.7%
PEAK 2026-09-22 · FORK-RETENTION 0.0% · 14 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
460
FOLLOWERS
172
OWNER ★
2,880
Engagement Signals
FORKS
97
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 14 / 14 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
jxzhangjhu/Awesome-LLM-RAG собрал 14 звёзд за окно, тогда как у автора всего 172 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 460. Это даёт surprise-индекс 0.00933 (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 69% OF 9535 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9535 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 69%
VELOCITY4.675.67-1.00ABOVE 40%
RETENTION66.7%44.1%+22.5 PPABOVE 72%
FORKS97324-227ABOVE 29%
SURPRISE0.010.00+0.00ABOVE 62%