Github Trends®
5944 findingsmedian surprise 0.0104window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #5243 · UNIT ID 948264786
LLMQuant/quant-mind
QuantMind is an intelligent knowledge extraction and retrieval framework for quantitative finance.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00272
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.34
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
95% OF STARS IN ARCHIVE
[BOT] SUSPECTED STAR BOT — SCORE PENALIZED. SIGNATURES:
S2 · NO EXTERNAL ISSUE/PR AUTHORS DESPITE 100+ STARS
S5 · PREDATES WINDOW, YET HALF+ OF ALL ITS STARS LANDED IN IT

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.62
ACCEL
+0.23
RETENTION
8.9%
PEAK 2026-06-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 1,912 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
3,859
FOLLOWERS
1,264
OWNER ★
6,657

Engagement Signals

FORKS
345
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 1,912 / 1,912 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

LLMQuant/quant-mind собрал 1,912 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,264 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,859. Это даёт surprise-индекс 0.00272 (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 5944 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 12%
VELOCITY10.623.29+7.33ABOVE 83%
RETENTION8.9%11.3%-2.5 PPABOVE 42%
FORKS34599+246ABOVE 81%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 25%