Github Trends®
9665 findingsmedian surprise 0.0093window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2645 · UNIT ID 689299900
langwatch/langwatch
The platform for LLM evaluations and AI agent testing
[ TYPESCRIPT ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.021
ENGAGEMENT0.25
FRESHNESS1.08
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
27% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
42.70
ACCEL
+7.97
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-09-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 1,281 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,998
FOLLOWERS
219
OWNER ★
7,799

Engagement Signals

FORKS
388
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 1,281 / 1,281 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

langwatch/langwatch собрал 1,281 звёзд за окно, тогда как у автора всего 219 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,998. Это даёт surprise-индекс 0.021 (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 9665 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 73%
VELOCITY42.703.87+38.83ABOVE 95%
RETENTION0.0%23.1%-23.1 PPABOVE 0%
FORKS388106+282ABOVE 80%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 71%