Github Trends®
9771 findingsmedian surprise 0.00917window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2392 · UNIT ID 1027973317
jldz9/InSARHub
A modular Python framework for end to end InSAR and time-series processing with GUI support.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0233
ENGAGEMENT0.32
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
7% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.86
ACCEL
+0.79
RETENTION
22.2%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 13 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
40
FOLLOWERS
22
OWNER ★
177

Engagement Signals

FORKS
25
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 13 / 13 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

jldz9/InSARHub собрал 13 звёзд за окно, тогда как у автора всего 22 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 40. Это даёт surprise-индекс 0.0233 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 76%
VELOCITY1.863.71-1.86ABOVE 18%
RETENTION22.2%39.3%-17.1 PPABOVE 27%
FORKS2591-66ABOVE 23%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 73%