Github Trends®
9789 findingsmedian surprise 0.00728window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #121 · 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

SURPRISE0.17
ENGAGEMENT0.71
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
42% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
15.43
ACCEL
+7.04
RETENTION
64.9%
PEAK 2026-09-10 · FORK-RETENTION 66.7% · 108 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
48
FOLLOWERS
22
OWNER ★
263

Engagement Signals

FORKS
40
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 108 / 108 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Nehanth/swarmllm собрал 108 звёзд за окно, тогда как у автора всего 22 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 48. Это даёт surprise-индекс 0.17 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 66.7% 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
SCORE0.140.00+0.14ABOVE 99%
VELOCITY15.433.43+12.00ABOVE 86%
RETENTION64.9%37.5%+27.4 PPABOVE 86%
FORKS40119-79ABOVE 26%
SURPRISE0.170.01+0.17ABOVE 98%