Github Trends®
6380 findingsmedian surprise 0.0122window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #5945 · UNIT ID 1069323514
NVIDIA/dgx-spark-playbooks
Collection of step-by-step playbooks for setting up AI/ML workloads on NVIDIA DGX Spark devices with Blackwell architecture.
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ ORG ][ VERIFIED ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00000995
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.39
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
38% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.88
ACCEL
+0.04
RETENTION
29.5%
PEAK 2026-07-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 439 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
490,088
FOLLOWERS
28,029
OWNER ★
391,516

Engagement Signals

FORKS
251
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 439 / 439 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

NVIDIA/dgx-spark-playbooks собрал 439 звёзд за окно, тогда как у автора всего 28,029 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 490,088. Это даёт surprise-индекс 0.00000995 (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 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 7%
VELOCITY4.883.99+0.88ABOVE 57%
RETENTION29.5%17.1%+12.4 PPABOVE 76%
FORKS25190+162ABOVE 75%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 1%