Github Trends®
9593 findingsmedian surprise 0.00799window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2075 · UNIT ID 1172574522
Andyyyy64/whichllm
Find the local LLM that actually runs and performs best on your hardware. Ranked by real, recency-aware benchmarks, not parameter count. One command, run it instantly.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0187
ENGAGEMENT0.33
FRESHNESS1.28
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
7% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
15.13
ACCEL
+0.11
RETENTION
31.8%
PEAK 2026-08-23 · FORK-RETENTION 27.0% · 454 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
770
FOLLOWERS
109
OWNER ★
6,612

Engagement Signals

FORKS
357
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 454 / 454 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Andyyyy64/whichllm собрал 454 звёзд за окно, тогда как у автора всего 109 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 770. Это даёт surprise-индекс 0.0187 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 27.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9593 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 78%
VELOCITY15.133.63+11.50ABOVE 86%
RETENTION31.8%25.0%+6.8 PPABOVE 63%
FORKS357117+240ABOVE 76%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 70%