Github Trends®
9593 findingsmedian surprise 0.00799window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #4889 · UNIT ID 161840815
goldmansachs/gs-quant
Python toolkit for quantitative finance
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00451
ENGAGEMENT0.40
FRESHNESS1.19
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
8% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
34.10
ACCEL
+2.56
RETENTION
11.2%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 12.3% · 1,023 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
7,521
FOLLOWERS
2,117
OWNER ★
16,435

Engagement Signals

FORKS
1,733
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 1,023 / 1,023 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

goldmansachs/gs-quant собрал 1,023 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,117 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,521. Это даёт surprise-индекс 0.00451 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 12.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9593 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 49%
VELOCITY34.103.63+30.47ABOVE 94%
RETENTION11.2%25.0%-13.8 PPABOVE 24%
FORKS1,733117+1,616ABOVE 94%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 36%