Github Trends®
5124 findingsmedian surprise 0.00607window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1927 · UNIT ID 872005985
OpenDCAI/DataFlow
Easy Data Preparation with latest LLMs-based Operators and Pipelines.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00405
ENGAGEMENT0.51
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
26.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-29 · FORK-RETENTION 0.0% · 26 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
6,375
FOLLOWERS
1,567
OWNER ★
16,257

Engagement Signals

FORKS
1,059
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 26 / 26 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

OpenDCAI/DataFlow собрал 26 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,567 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 6,375. Это даёт surprise-индекс 0.00405 (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 5124 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 62%
VELOCITY26.009.00+17.00ABOVE 83%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS1,059420+639ABOVE 67%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 43%