Github Trends®
6380 findingsmedian surprise 0.0122window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #2811 · 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

SURPRISE0.00214
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.40
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
7% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.58
ACCEL
+0.02
RETENTION
34.0%
PEAK 2026-05-29 · FORK-RETENTION 0.0% · 412 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
2,099
FOLLOWERS
411
OWNER ★
6,383

Engagement Signals

FORKS
562
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 412 / 412 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

dlt-hub/dlt собрал 412 звёзд за окно, тогда как у автора всего 411 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,099. Это даёт surprise-индекс 0.00214 (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 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 56%
VELOCITY4.583.99+0.58ABOVE 55%
RETENTION34.0%17.1%+16.9 PPABOVE 83%
FORKS56290+473ABOVE 88%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 21%