Github Trends®
8663 findingsmedian surprise 0.00452window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1912 · 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

SURPRISE0.0128
ENGAGEMENT0.41
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.33
ACCEL
-1.50
RETENTION
79.2%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 31 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
768
FOLLOWERS
109
OWNER ★
6,612

Engagement Signals

FORKS
357
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 31 / 31 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Andyyyy64/whichllm собрал 31 звёзд за окно, тогда как у автора всего 109 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 768. Это даёт surprise-индекс 0.0128 (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 8663 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 78%
VELOCITY10.335.67+4.67ABOVE 71%
RETENTION79.2%41.7%+37.5 PPABOVE 86%
FORKS357332+25ABOVE 51%
SURPRISE0.010.00+0.01ABOVE 68%