Github Trends®
9651 findingsmedian surprise 0.00326window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 90D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 7D (7 days) — РАНГ #2437.
FINDING #2437 · UNIT ID 1075798156
alexkroman/tiny-audio
A speech-to-text system you can train for $25. A frozen speech encoder and a Qwen LLM joined by a small trained projector, with word timestamps, speaker diarization, a batched HTTP server, a live demo, and a free course.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0137
ENGAGEMENT0.31
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
9% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.14
ACCEL
-1.46
RETENTION
6.1%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 15 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
117
FOLLOWERS
83
OWNER ★
339

Engagement Signals

FORKS
18
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 15 / 15 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

alexkroman/tiny-audio собрал 15 звёзд за окно, тогда как у автора всего 83 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 117. Это даёт surprise-индекс 0.0137 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 75%
VELOCITY2.143.14-1.00ABOVE 28%
RETENTION6.1%16.7%-10.6 PPABOVE 25%
FORKS18277-259ABOVE 11%
SURPRISE0.010.00+0.01ABOVE 73%