Github Trends®
2559 findingsmedian surprise 0.00074window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1870 · UNIT ID 712111618
datalab-to/marker
Convert PDF to markdown + JSON quickly with high accuracy
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000274
ENGAGEMENT0.52
FRESHNESS1.29
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.44
ACCEL
-0.05
RETENTION
18.5%
PEAK 2026-03-14 · FORK-RETENTION 59.5% · 799 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
16,162
FOLLOWERS
826
OWNER ★
72,552

Engagement Signals

FORKS
2,672
ISSUE AUTH
9
PR AUTH
6
UNIQUE STARGAZERS 798 / 799 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datalab-to/marker собрал 799 звёзд за окно, тогда как у автора всего 826 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 16,162. Это даёт surprise-индекс 0.000274 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 59.5% и 15 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 2559 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 27%
VELOCITY4.442.88+1.56ABOVE 70%
RETENTION18.5%6.3%+12.2 PPABOVE 91%
FORKS2,6721,183+1,489ABOVE 70%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 31%