FINDING #3120 · UNIT ID 1008468087
wildminder/AI-windows-whl
Pre-compiled Python whl for Flash-attention, SageAttention, NATTEN, xFormer etc
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
6.33
ACCEL
-2.50
RETENTION
68.8%
PEAK 2026-08-09 · FORK-RETENTION 0.0% · 19 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
563
FOLLOWERS
175
OWNER ★
3,899
Engagement Signals
FORKS
56
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 19 / 19 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
wildminder/AI-windows-whl собрал 19 звёзд за окно, тогда как у автора всего 175 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 563. Это даёт surprise-индекс 0.0105 (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 66% OF 9133 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9133 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 66%
VELOCITY6.335.67+0.67ABOVE 53%
RETENTION68.8%37.5%+31.3 PPABOVE 75%
FORKS56327-271ABOVE 21%
SURPRISE0.010.00+0.01ABOVE 65%