FINDING #3000 · UNIT ID 1256881326
TauCetiProject/TauCeti
An AIs-welcome Lean library downstream of Mathlib: AI handle the implementation and review, humans write the roadmaps and review rubrics
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
6% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.57
ACCEL
-0.11
RETENTION
33.3%
PEAK 2026-08-26 · FORK-RETENTION 0.0% · 11 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
73
FOLLOWERS
15
OWNER ★
215
Engagement Signals
FORKS
54
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 11 / 11 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
TauCetiProject/TauCeti собрал 11 звёзд за окно, тогда как у автора всего 15 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 73. Это даёт surprise-индекс 0.0139 (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 69% OF 9771 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 69%
VELOCITY1.573.71-2.14ABOVE 7%
RETENTION33.3%39.3%-6.0 PPABOVE 40%
FORKS5491-37ABOVE 37%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 60%