FINDING #942 · 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)
3% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
9.57
ACCEL
+0.68
RETENTION
53.3%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 67 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
237
FOLLOWERS
17
OWNER ★
2,195
Engagement Signals
FORKS
266
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 67 / 67 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
sdyckjq-lab/llm-wiki-skill собрал 67 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 237. Это даёт surprise-индекс 0.0346 (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 86% OF 6892 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 86%
VELOCITY9.574.14+5.43ABOVE 73%
RETENTION53.3%40.6%+12.7 PPABOVE 68%
FORKS26689+177ABOVE 76%
SURPRISE0.030.01+0.02ABOVE 80%