Github Trends®
9721 findingsmedian surprise 0.00633window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3245 · UNIT ID 1115482628
Maxteabag/sqlit
A user friendly TUI for SQL databases. Written in python. Supports SQL server, Mysql, PostreSQL, SQLite, Turso and more.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00624
ENGAGEMENT0.57
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.57
ACCEL
+0.50
RETENTION
30.0%
PEAK 2026-08-06 · FORK-RETENTION 42.9% · 25 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
533
FOLLOWERS
64
OWNER ★
4,688

Engagement Signals

FORKS
146
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 25 / 25 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Maxteabag/sqlit собрал 25 звёзд за окно, тогда как у автора всего 64 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 533. Это даёт surprise-индекс 0.00624 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 42.9% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9721 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 67%
VELOCITY3.573.43+0.14ABOVE 50%
RETENTION30.0%32.1%-2.1 PPABOVE 46%
FORKS146130+16ABOVE 53%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 50%