FINDING #1613 · UNIT ID 655099582
mlabonne/llm-course
Course to get into Large Language Models (LLMs) with roadmaps and Colab notebooks.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
7.30
ACCEL
-0.13
RETENTION
13.9%
PEAK 2026-01-31 · FORK-RETENTION 95.7% · 1,314 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
15,853
FOLLOWERS
7,090
OWNER ★
87,633
Engagement Signals
FORKS
9,475
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
2
UNIQUE STARGAZERS 1,311 / 1,314 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
mlabonne/llm-course собрал 1,314 звёзд за окно, тогда как у автора всего 7,090 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 15,853. Это даёт surprise-индекс 0.000459 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 95.7% и 2 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 37% OF 2559 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 2559 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 37%
VELOCITY7.302.88+4.42ABOVE 83%
RETENTION13.9%6.3%+7.6 PPABOVE 80%
FORKS9,4751,183+8,292ABOVE 91%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 40%