Github Trends®
9679 findingsmedian surprise 0.00864window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
РЕПО НЕТ В ОКНЕ 90D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 30D (30 days) — РАНГ #481.
FINDING #481 · UNIT ID 1228312499
raiyanyahya/how-to-train-your-gpt
Build a modern LLM from scratch. Every line commented. Explained like we are five.
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0451
ENGAGEMENT0.36
FRESHNESS1.50
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
29% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
32.13
ACCEL
-1.83
RETENTION
17.3%
PEAK 2026-08-20 · FORK-RETENTION 72.7% · 964 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
673
FOLLOWERS
180
OWNER ★
4,925

Engagement Signals

FORKS
408
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 964 / 964 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

raiyanyahya/how-to-train-your-gpt собрал 964 звёзд за окно, тогда как у автора всего 180 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 673. Это даёт surprise-индекс 0.0451 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 72.7% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9679 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.030.00+0.03ABOVE 95%
VELOCITY32.133.80+28.33ABOVE 93%
RETENTION17.3%25.0%-7.7 PPABOVE 35%
FORKS408112+296ABOVE 80%
SURPRISE0.050.01+0.04ABOVE 88%