Github Trends®
3194 findingsmedian surprise 0.0165window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1691 · UNIT ID 872005985
OpenDCAI/DataFlow
Easy Data Preparation with latest LLMs-based Operators and Pipelines.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00649
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
32.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 32 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
4,894
FOLLOWERS
1,131
OWNER ★
13,160

Engagement Signals

FORKS
785
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 32 / 32 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

OpenDCAI/DataFlow собрал 32 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,131 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,894. Это даёт surprise-индекс 0.00649 (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 3194 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 47%
VELOCITY32.0010.00+22.00ABOVE 83%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS785176+609ABOVE 83%
SURPRISE0.010.02-0.01ABOVE 29%