Github Trends®
9651 findingsmedian surprise 0.00326window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 180D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 7D (7 days) — РАНГ #1791.
FINDING #1791 · UNIT ID 942661444
deepanwadhwa/zink
A Python package for zero-shot text anonymization using Transformer-based NER models.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0506
ENGAGEMENT0.0714
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
24% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.86
ACCEL
-2.79
RETENTION
2.1%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 27 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
36
FOLLOWERS
7
OWNER ★
292

Engagement Signals

FORKS
2
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 27 / 27 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

deepanwadhwa/zink собрал 27 звёзд за окно, тогда как у автора всего 7 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 36. Это даёт surprise-индекс 0.0506 (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 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 81%
VELOCITY3.863.14+0.71ABOVE 57%
RETENTION2.1%16.7%-14.6 PPABOVE 17%
FORKS2277-275ABOVE 1%
SURPRISE0.050.00+0.05ABOVE 92%