Github Trends®
9102 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2452 · UNIT ID 1032419366
gepa-ai/gepa
Optimize prompts, code, and more with AI-powered Reflective Optimization
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00805
ENGAGEMENT0.47
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
12.00
ACCEL
-2.50
RETENTION
70.0%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 50.0% · 36 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,451
FOLLOWERS
91
OWNER ★
6,346

Engagement Signals

FORKS
529
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 36 / 36 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

gepa-ai/gepa собрал 36 звёзд за окно, тогда как у автора всего 91 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,451. Это даёт surprise-индекс 0.00805 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 50.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9102 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 73%
VELOCITY12.005.67+6.33ABOVE 75%
RETENTION70.0%45.5%+24.5 PPABOVE 77%
FORKS529340+190ABOVE 59%
SURPRISE0.010.00+0.00ABOVE 61%