Github Trends®
9789 findingsmedian surprise 0.00728window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #6344 · UNIT ID 895253710
Blaizzy/mlx-audio
A text-to-speech (TTS), speech-to-text (STT) and speech-to-speech (STS) library built on Apple's MLX framework, providing efficient speech analysis on Apple Silicon.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00174
ENGAGEMENT0.45
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
5.57
ACCEL
-0.14
RETENTION
51.9%
PEAK 2026-09-09 · FORK-RETENTION 16.7% · 39 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
3,158
FOLLOWERS
1,504
OWNER ★
16,536

Engagement Signals

FORKS
712
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 39 / 39 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Blaizzy/mlx-audio собрал 39 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,504 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,158. Это даёт surprise-индекс 0.00174 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 16.7% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9789 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 35%
VELOCITY5.573.43+2.14ABOVE 65%
RETENTION51.9%37.5%+14.4 PPABOVE 73%
FORKS712120+592ABOVE 86%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 21%