Github Trends®
9771 findingsmedian surprise 0.00917window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2660 · 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!
[ TYPESCRIPT ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0143
ENGAGEMENT0.36
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.29
ACCEL
-0.36
RETENTION
54.8%
PEAK 2026-08-23 · FORK-RETENTION 0.0% · 30 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
260
FOLLOWERS
17
OWNER ★
2,426

Engagement Signals

FORKS
285
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 30 / 30 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

sdyckjq-lab/llm-wiki-skill собрал 30 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 260. Это даёт surprise-индекс 0.0143 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 73%
VELOCITY4.293.71+0.57ABOVE 55%
RETENTION54.8%39.3%+15.4 PPABOVE 73%
FORKS28591+194ABOVE 76%
SURPRISE0.010.01+0.01ABOVE 61%