FINDING #7569 · UNIT ID 1296344930
w3cj/how-llms-work
An interactive app that walks through every stage of the LLM pipeline, from pattern matching to training a transformer from scratch, with working code you can run locally.
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
2.00
ACCEL
-0.57
RETENTION
30.0%
PEAK 2026-08-24 · FORK-RETENTION 85.7% · 14 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
7,010
FOLLOWERS
6,445
OWNER ★
5,648
Engagement Signals
FORKS
159
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 14 / 14 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
w3cj/how-llms-work собрал 14 звёзд за окно, тогда как у автора всего 6,445 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,010. Это даёт surprise-индекс 0.000284 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 85.7% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 22% OF 9755 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9755 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 22%
VELOCITY2.003.71-1.71ABOVE 21%
RETENTION30.0%37.5%-7.5 PPABOVE 39%
FORKS15990+69ABOVE 64%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 8%