Github Trends®
8663 findingsmedian surprise 0.00452window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #4755 · UNIT ID 1069760430
maziyarpanahi/openmed
Local-first healthcare AI: clinical NER & HIPAA PII de-identification that runs 100% on-device. 2,200+ medical models, 21 languages, Apple MLX + Python, no cloud, no patient data leaving your network. Apache-2.0
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00147
ENGAGEMENT0.91
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.00
ACCEL
0.00
RETENTION
62.5%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 9 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
2,001
FOLLOWERS
1,475
OWNER ★
5,259

Engagement Signals

FORKS
654
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 9 / 9 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

maziyarpanahi/openmed собрал 9 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,475 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,001. Это даёт surprise-индекс 0.00147 (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 8663 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 45%
VELOCITY3.005.67-2.67ABOVE 10%
RETENTION62.5%41.7%+20.8 PPABOVE 71%
FORKS654332+322ABOVE 63%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 31%