Github Trends®
4131 findingsmedian surprise 0.00652window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3065 · UNIT ID 156157055
GokuMohandas/Made-With-ML
Learn how to develop, deploy and iterate on production-grade ML applications.
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000955
ENGAGEMENT0.25
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.00
ACCEL
-4.00
RETENTION
43.8%
PEAK 2026-10-16 · FORK-RETENTION 0.0% · 30 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
10,434
FOLLOWERS
5,000
OWNER ★
54,340

Engagement Signals

FORKS
7,809
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 30 / 30 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

GokuMohandas/Made-With-ML собрал 30 звёзд за окно, тогда как у автора всего 5,000 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 10,434. Это даёт surprise-индекс 0.000955 (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 4131 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 26%
VELOCITY10.006.00+4.00ABOVE 68%
RETENTION43.8%25.0%+18.8 PPABOVE 65%
FORKS7,809279+7,530ABOVE 96%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 20%