Github Trends®
9721 findingsmedian surprise 0.00633window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #7294 · UNIT ID 423775360
open-edge-platform/anomalib
An anomaly detection library comprising state-of-the-art algorithms and features such as experiment management, hyper-parameter optimization, and edge inference.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00113
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.43
ACCEL
-0.32
RETENTION
37.1%
PEAK 2026-08-05 · FORK-RETENTION 0.0% · 24 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
3,006
FOLLOWERS
426
OWNER ★
10,768

Engagement Signals

FORKS
966
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 24 / 24 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

open-edge-platform/anomalib собрал 24 звёзд за окно, тогда как у автора всего 426 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,006. Это даёт surprise-индекс 0.00113 (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 9721 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 25%
VELOCITY3.433.430.00ABOVE 49%
RETENTION37.1%32.1%+5.0 PPABOVE 58%
FORKS966130+836ABOVE 89%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 18%