Github Trends®
9755 findingsmedian surprise 0.00933window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3122 · UNIT ID 161840815
goldmansachs/gs-quant
Python toolkit for quantitative finance
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00986
ENGAGEMENT0.42
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
74.57
ACCEL
-13.43
RETENTION
11.2%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 22.2% · 522 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 522 / 522 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

goldmansachs/gs-quant собрал 522 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,117 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,521. Это даёт surprise-индекс 0.00986 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 22.2% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9755 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 68%
VELOCITY74.573.71+70.86ABOVE 97%
RETENTION11.2%37.5%-26.3 PPABOVE 18%
FORKS1,73390+1,643ABOVE 95%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 51%