Github Trends®
9535 findingsmedian surprise 0.00464window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #295 · UNIT ID 957960956
feichai0017/orbitkv
High Performance KV Cache for LLM Inference
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.22
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
31% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
29.00
ACCEL
-16.00
RETENTION
11.1%
PEAK 2026-09-23 · FORK-RETENTION 0.0% · 87 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
94
FOLLOWERS
62
OWNER ★
317

Engagement Signals

FORKS
18
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 87 / 87 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

feichai0017/orbitkv собрал 87 звёзд за окно, тогда как у автора всего 62 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 94. Это даёт surprise-индекс 0.22 (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 9535 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.070.00+0.07ABOVE 97%
VELOCITY29.005.67+23.33ABOVE 90%
RETENTION11.1%44.1%-33.0 PPABOVE 30%
FORKS18324-306ABOVE 10%
SURPRISE0.220.00+0.21ABOVE 98%