Github Trends®
5024 findingsmedian surprise 0.0142window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1534 · UNIT ID 1069760430
maziyarpanahi/openmed
Local-first healthcare AI: clinical NER & HIPAA PII de-identification that runs 100% on-device. 1,000+ medical models, 12 languages, Apple MLX + Python, no cloud, no patient data leaving your network. Apache-2.0
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0176
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
28.33
ACCEL
-6.00
RETENTION
71.4%
PEAK 2026-07-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 85 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,569
FOLLOWERS
1,105
OWNER ★
4,636

Engagement Signals

FORKS
554
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 85 / 85 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

maziyarpanahi/openmed собрал 85 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,105 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,569. Это даёт surprise-индекс 0.0176 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 5024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 69%
VELOCITY28.336.67+21.67ABOVE 85%
RETENTION71.4%46.5%+24.9 PPABOVE 75%
FORKS554116+438ABOVE 84%
SURPRISE0.020.01+0.00ABOVE 56%