Github Trends®
6892 findingsmedian surprise 0.0109window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1466 · 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

SURPRISE0.0218
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
35.00
ACCEL
-5.46
RETENTION
56.3%
PEAK 2026-07-09 · FORK-RETENTION 0.0% · 245 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 245 / 245 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

maziyarpanahi/openmed собрал 245 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,105 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,569. Это даёт surprise-индекс 0.0218 (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 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 79%
VELOCITY35.004.14+30.86ABOVE 92%
RETENTION56.3%40.6%+15.6 PPABOVE 72%
FORKS55489+465ABOVE 87%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 69%