FINDING #3491 · UNIT ID 948264786
LLMQuant/quant-mind
QuantMind is an intelligent knowledge extraction and retrieval framework for quantitative finance.
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
9.00
ACCEL
-0.50
RETENTION
80.0%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 27 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
3,851
FOLLOWERS
1,264
OWNER ★
6,657
Engagement Signals
FORKS
345
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 27 / 27 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
LLMQuant/quant-mind собрал 27 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,264 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,851. Это даёт surprise-индекс 0.00231 (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 31% OF 5024 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 5024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 31%
VELOCITY9.006.67+2.33ABOVE 60%
RETENTION80.0%46.5%+33.5 PPABOVE 84%
FORKS345116+229ABOVE 76%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 19%