Github Trends®
8833 findingsmedian surprise 0.00433window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5102 · UNIT ID 712111618
datalab-to/marker
Convert PDF to markdown + JSON quickly with high accuracy
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00143
ENGAGEMENT0.40
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
24.00
ACCEL
-7.00
RETENTION
46.7%
PEAK 2026-09-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 72 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
16,788
FOLLOWERS
896
OWNER ★
74,982

Engagement Signals

FORKS
2,873
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 72 / 72 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datalab-to/marker собрал 72 звёзд за окно, тогда как у автора всего 896 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 16,788. Это даёт surprise-индекс 0.00143 (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 8833 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 42%
VELOCITY24.005.67+18.33ABOVE 88%
RETENTION46.7%45.9%+0.8 PPABOVE 50%
FORKS2,873344+2,529ABOVE 87%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 31%