Github Trends®
9595 findingsmedian surprise 0.00815window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #8442 · UNIT ID 1113607226
iam-veeramalla/mlops-zero-to-hero
Notes for my MLOps Zero to Hero Udemy course.
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0000424
ENGAGEMENT0.89
FRESHNESS1.55
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.77
ACCEL
-0.00
RETENTION
40.6%
PEAK 2026-08-05 · FORK-RETENTION 77.6% · 53 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
41,608
FOLLOWERS
33,730
OWNER ★
78,781

Engagement Signals

FORKS
1,101
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 53 / 53 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

iam-veeramalla/mlops-zero-to-hero собрал 53 звёзд за окно, тогда как у автора всего 33,730 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 41,608. Это даёт surprise-индекс 0.0000424 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 77.6% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 12%
VELOCITY1.773.67-1.90ABOVE 11%
RETENTION40.6%24.6%+16.0 PPABOVE 81%
FORKS1,101115+986ABOVE 92%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 3%