Github Trends®
6380 findingsmedian surprise 0.0122window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1548 · UNIT ID 1003248064
FastFlowLM/FastFlowLM
Run LLMs on AMD Ryzen™ AI NPUs in minutes. Just like Ollama - but purpose-built and deeply optimized for the AMD NPUs.
[ C++ ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0104
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.40
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
27% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.88
ACCEL
-0.04
RETENTION
33.0%
PEAK 2026-05-03 · FORK-RETENTION 0.0% · 439 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
431
FOLLOWERS
52
OWNER ★
1,636

Engagement Signals

FORKS
121
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 439 / 439 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

FastFlowLM/FastFlowLM собрал 439 звёзд за окно, тогда как у автора всего 52 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 431. Это даёт surprise-индекс 0.0104 (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 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 76%
VELOCITY4.883.99+0.88ABOVE 57%
RETENTION33.0%17.1%+15.9 PPABOVE 82%
FORKS12190+32ABOVE 58%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 46%