Github Trends®
9519 findingsmedian surprise 0.00484window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #160 · UNIT ID 1378426032
beamivalice/sushi
Sushi engine runs very high quality quant model in Apple Silicon, using hybrid affine/exl3 with special expert tuning techniques.
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.17
ENGAGEMENT1.16
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
23% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
14.33
ACCEL
-2.50
RETENTION
45.0%
PEAK 2026-10-08 · FORK-RETENTION 12.5% · 43 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
44
FOLLOWERS
18
OWNER ★
260

Engagement Signals

FORKS
22
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 43 / 43 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

beamivalice/sushi собрал 43 звёзд за окно, тогда как у автора всего 18 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 44. Это даёт surprise-индекс 0.17 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 12.5% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9519 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.190.00+0.19ABOVE 98%
VELOCITY14.335.67+8.67ABOVE 79%
RETENTION45.0%40.0%+5.0 PPABOVE 54%
FORKS22317-295ABOVE 12%
SURPRISE0.170.00+0.17ABOVE 97%