FINDING #2513 · UNIT ID 1201752720
sdyckjq-lab/llm-wiki-skill
基于 Karpathy llm-wiki 方法论的个人知识库构建 Skill，支持多平台！
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
4.00
ACCEL
-2.50
RETENTION
35.7%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 0.0% · 12 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
259
FOLLOWERS
17
OWNER ★
2,426
Engagement Signals
FORKS
285
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 12 / 12 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
sdyckjq-lab/llm-wiki-skill собрал 12 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 259. Это даёт surprise-индекс 0.0134 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 72% OF 9102 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9102 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 72%
VELOCITY4.005.67-1.67ABOVE 30%
RETENTION35.7%45.5%-9.7 PPABOVE 40%
FORKS285340-54ABOVE 46%
SURPRISE0.010.00+0.01ABOVE 69%