Github Trends®
6380 findingsmedian surprise 0.0122window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #2507 · UNIT ID 867866058
moonshine-ai/moonshine
Very low latency speech to text, intent recognition, and text to speech, for building voice agents and interfaces
[ C++ ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00371
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.39
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
11% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.87
ACCEL
-0.04
RETENTION
29.3%
PEAK 2026-05-18 · FORK-RETENTION 0.0% · 978 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
2,890
FOLLOWERS
444
OWNER ★
10,011

Engagement Signals

FORKS
475
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 978 / 978 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

moonshine-ai/moonshine собрал 978 звёзд за окно, тогда как у автора всего 444 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,890. Это даёт surprise-индекс 0.00371 (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 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 61%
VELOCITY10.873.99+6.87ABOVE 80%
RETENTION29.3%17.1%+12.1 PPABOVE 75%
FORKS47590+386ABOVE 87%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 27%