FINDING #5214 · UNIT ID 1084400107
pguso/rag-from-scratch
Demystify RAG by building it from scratch. Local LLMs, no black boxes - real understanding of embeddings, vector search, retrieval, and context-augmented generation.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
7% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.93
ACCEL
-0.02
RETENTION
10.1%
PEAK 2026-08-08 · FORK-RETENTION 71.4% · 118 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,222
FOLLOWERS
390
OWNER ★
8,323
Engagement Signals
FORKS
193
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 118 / 118 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
pguso/rag-from-scratch собрал 118 звёзд за окно, тогда как у автора всего 390 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,222. Это даёт surprise-индекс 0.00312 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 71.4% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 46% OF 9593 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9593 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 46%
VELOCITY3.933.63+0.30ABOVE 53%
RETENTION10.1%25.0%-14.9 PPABOVE 21%
FORKS193117+76ABOVE 62%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 28%