Github Trends®
6892 findingsmedian surprise 0.0109window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #4462 · UNIT ID 452221115
dlt-hub/dlt
data load tool (dlt) is an open source Python library that makes data loading easy 🛠️
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0024
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
5.14
ACCEL
+0.32
RETENTION
44.4%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 36 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
2,099
FOLLOWERS
411
OWNER ★
6,383

Engagement Signals

FORKS
562
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 36 / 36 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

dlt-hub/dlt собрал 36 звёзд за окно, тогда как у автора всего 411 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,099. Это даёт surprise-индекс 0.0024 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 35%
VELOCITY5.144.14+1.00ABOVE 56%
RETENTION44.4%40.6%+3.8 PPABOVE 54%
FORKS56289+473ABOVE 88%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 22%