Github Trends®
9726 findingsmedian surprise 0.00637window 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 #7947.
FINDING #7947 · UNIT ID 1196855016
elizabetht/100-days-of-inference
100 days of LLM inference engineering — daily posts, experiments, and visualizations
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0291
ENGAGEMENT0.30
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
13% OF STARS IN ARCHIVE
[BOT] SUSPECTED STAR BOT — SCORE PENALIZED. SIGNATURES:
S2 · NO EXTERNAL ISSUE/PR AUTHORS DESPITE 100+ STARS
S10 · DEAD CODE, ZERO CONTRIBUTORS, YET STARS KEEP DRIPPING

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.57
ACCEL
-2.14
RETENTION
14.7%
PEAK 2026-08-05 · FORK-RETENTION 0.0% · 32 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
117
FOLLOWERS
84
OWNER ★
331

Engagement Signals

FORKS
30
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 32 / 32 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

elizabetht/100-days-of-inference собрал 32 звёзд за окно, тогда как у автора всего 84 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 117. Это даёт surprise-индекс 0.0291 (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 9726 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 18%
VELOCITY4.573.43+1.14ABOVE 59%
RETENTION14.7%33.3%-18.6 PPABOVE 26%
FORKS30130-100ABOVE 20%
SURPRISE0.030.01+0.02ABOVE 83%