Github Trends®
751 findingsmedian surprise 0.028window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #08 · UNIT ID 1223428226
noonghunna/club-3090
Community recipes for serving LLMs on RTX 3090/4090/5090 CUDA gpus. Multi-engine (vLLM, llama.cpp, ik_llama) and model-agnostic. Currently shipping Qwen3.6-27B Qwen3.6 35B Gemma 4 26B Gemma 4 31B configs for 1× and 2× cards.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0688
ENGAGEMENT1.29
FRESHNESS1.33
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
99% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
18.78
ACCEL
-0.23
RETENTION
10.5%
PEAK 2026-05-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 1,690 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
233
FOLLOWERS
44
OWNER ★
1,889

Engagement Signals

FORKS
96
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 1,690 / 1,690 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

noonghunna/club-3090 собрал 1,690 звёзд за окно, тогда как у автора всего 44 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 233. Это даёт surprise-индекс 0.0688 (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 751 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.110.00+0.11ABOVE 99%
VELOCITY18.786.61+12.17ABOVE 71%
RETENTION10.5%22.2%-11.8 PPABOVE 23%
FORKS9697-1ABOVE 49%
SURPRISE0.070.03+0.04ABOVE 92%