FINDING #4696 · UNIT ID 21006364
pmorissette/ffn
ffn - a financial function library for Python
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
5.29
ACCEL
+2.57
RETENTION
3.0%
PEAK 2026-09-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 37 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
903
FOLLOWERS
331
OWNER ★
5,715
Engagement Signals
FORKS
378
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 37 / 37 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
pmorissette/ffn собрал 37 звёзд за окно, тогда как у автора всего 331 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 903. Это даёт surprise-индекс 0.00561 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 52% OF 9789 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9789 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 52%
VELOCITY5.293.43+1.86ABOVE 64%
RETENTION3.0%37.5%-34.5 PPABOVE 12%
FORKS378120+258ABOVE 76%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 44%