Github Trends®
9595 findingsmedian surprise 0.00815window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5386 · UNIT ID 970097176
cfregly/ai-performance-engineering
Code, labs, and resources for O'Reilly AI Systems Performance Engineering: GPU optimization, distributed training, inference scaling, and full-stack tuning.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00331
ENGAGEMENT0.38
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
4.20
ACCEL
+0.10
RETENTION
54.2%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 14.3% · 126 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,228
FOLLOWERS
1,030
OWNER ★
1,977

Engagement Signals

FORKS
262
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 126 / 126 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

cfregly/ai-performance-engineering собрал 126 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,030 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,228. Это даёт surprise-индекс 0.00331 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 14.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 44%
VELOCITY4.203.67+0.53ABOVE 55%
RETENTION54.2%24.6%+29.5 PPABOVE 94%
FORKS262115+147ABOVE 70%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 29%