Github Trends®
4998 findingsmedian surprise 0.0059window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #164 · UNIT ID 1352965805
Nehanth/swarmllm
Every device brings a slice. Together they run the whole model. Peer-to-peer LLM inference across browser tabs: a from-scratch WebGPU engine and a WebRTC runtime that split a 27B model over the devices in a room.
[ JAVASCRIPT ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.32
ENGAGEMENT0.31
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
11% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
28.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-09-12 · FORK-RETENTION 0.0% · 28 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
48
FOLLOWERS
22
OWNER ★
263

Engagement Signals

FORKS
40
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 28 / 28 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Nehanth/swarmllm собрал 28 звёзд за окно, тогда как у автора всего 22 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 48. Это даёт surprise-индекс 0.32 (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 4998 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.130.00+0.13ABOVE 97%
VELOCITY28.009.00+19.00ABOVE 83%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS40459-419ABOVE 15%
SURPRISE0.320.01+0.31ABOVE 98%