Github Trends®
9757 findingsmedian surprise 0.00913window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5421 · UNIT ID 1250486032
FlashML-org/flashlib
Fast and memory-efficient classical machine learning operators
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0025
ENGAGEMENT0.82
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.57
ACCEL
+0.93
RETENTION
90.0%
PEAK 2026-08-23 · FORK-RETENTION 42.9% · 18 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
989
FOLLOWERS
125
OWNER ★
8,635

Engagement Signals

FORKS
53
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 18 / 18 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

FlashML-org/flashlib собрал 18 звёзд за окно, тогда как у автора всего 125 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 989. Это даёт surprise-индекс 0.0025 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 42.9% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9757 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 44%
VELOCITY2.573.71-1.14ABOVE 34%
RETENTION90.0%37.5%+52.5 PPABOVE 98%
FORKS5392-39ABOVE 36%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 22%