Github Trends®
5024 findingsmedian surprise 0.0142window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #4588 · UNIT ID 942696497
rasbt/reasoning-from-scratch
Implement a reasoning LLM in PyTorch from scratch, step by step
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0000871
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
5.00
ACCEL
+5.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 15 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
57,381
FOLLOWERS
38,922
OWNER ★
184,592

Engagement Signals

FORKS
709
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 15 / 15 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

rasbt/reasoning-from-scratch собрал 15 звёзд за окно, тогда как у автора всего 38,922 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 57,381. Это даёт surprise-индекс 0.0000871 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 5024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 9%
VELOCITY5.006.67-1.67ABOVE 37%
RETENTION0.0%46.5%-46.5 PPABOVE 0%
FORKS709116+593ABOVE 87%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 3%