Github Trends®
8676 findingsmedian surprise 0.00441window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #207 · UNIT ID 1162516847
MakazhanAlpamys/Soup
Fine-tune LLMs from one YAML. Layer streaming trains an 8B model on a 4 GB laptop GPU.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.11
ENGAGEMENT0.77
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
11% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
19.33
ACCEL
-3.00
RETENTION
66.0%
PEAK 2026-08-08 · FORK-RETENTION 66.7% · 58 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
133
FOLLOWERS
73
OWNER ★
597

Engagement Signals

FORKS
69
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 58 / 58 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

MakazhanAlpamys/Soup собрал 58 звёзд за окно, тогда как у автора всего 73 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 133. Это даёт surprise-индекс 0.11 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 66.7% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 8676 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.090.00+0.09ABOVE 98%
VELOCITY19.335.67+13.67ABOVE 84%
RETENTION66.0%33.3%+32.7 PPABOVE 75%
FORKS69339-270ABOVE 23%
SURPRISE0.110.00+0.11ABOVE 95%