Github Trends®
9789 findingsmedian surprise 0.00728window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #879 · UNIT ID 378994538
mldsveda/PyScrappy
Adaptive Python web scraping toolkit + MCP server for AI agents. Self-healing selectors that survive site changes, TLS-fingerprint stealth to bypass anti-bot filters, CSS/XPath parsing, and 24 built-in scrapers, clean, structured, LLM-ready data from any URL.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0471
ENGAGEMENT0.34
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
10% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.29
ACCEL
+1.89
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-09-12 · FORK-RETENTION 0.0% · 23 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
30
FOLLOWERS
7
OWNER ★
228

Engagement Signals

FORKS
78
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 23 / 23 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

mldsveda/PyScrappy собрал 23 звёзд за окно, тогда как у автора всего 7 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 30. Это даёт surprise-индекс 0.0471 (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 9789 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.02ABOVE 91%
VELOCITY3.293.43-0.14ABOVE 48%
RETENTION0.0%37.5%-37.5 PPABOVE 0%
FORKS78120-42ABOVE 40%
SURPRISE0.050.01+0.04ABOVE 89%