FINDING #9382 · UNIT ID 1069323514
NVIDIA/dgx-spark-playbooks
Collection of step-by-step playbooks for setting up AI/ML workloads on NVIDIA DGX Spark devices with Blackwell architecture.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.50
ACCEL
+0.06
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-10-16 · FORK-RETENTION 6.7% · 75 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
567,194
FOLLOWERS
31,458
OWNER ★
441,205
Engagement Signals
FORKS
309
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 75 / 75 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
NVIDIA/dgx-spark-playbooks собрал 75 звёзд за окно, тогда как у автора всего 31,458 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 567,194. Это даёт surprise-индекс 0.00000441 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 6.7% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 3% OF 9675 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9675 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 3%
VELOCITY2.503.80-1.30ABOVE 30%
RETENTION50.0%20.3%+29.7 PPABOVE 94%
FORKS309138+171ABOVE 68%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 1%