Github Trends®
9675 findingsmedian surprise 0.00741window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1183 · UNIT ID 1177945438
1CatAI/1Cat-vLLM
V100 / SM70-focused vLLM engineering fork for modern LLM inference.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0214
ENGAGEMENT0.45
FRESHNESS1.55
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
20% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
9.03
ACCEL
-0.07
RETENTION
43.0%
PEAK 2026-09-23 · FORK-RETENTION 74.4% · 271 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
382
FOLLOWERS
50
OWNER ★
1,412

Engagement Signals

FORKS
254
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 271 / 271 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

1CatAI/1Cat-vLLM собрал 271 звёзд за окно, тогда как у автора всего 50 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 382. Это даёт surprise-индекс 0.0214 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 74.4% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9675 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.02ABOVE 88%
VELOCITY9.033.80+5.23ABOVE 76%
RETENTION43.0%20.3%+22.7 PPABOVE 90%
FORKS254138+116ABOVE 64%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 74%