Github Trends®
9595 findingsmedian surprise 0.00815window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5099 · UNIT ID 872005985
OpenDCAI/DataFlow
Easy Data Preparation with latest LLMs-based Operators and Pipelines.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00316
ENGAGEMENT0.52
FRESHNESS1.28
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
8% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
20.30
ACCEL
+0.57
RETENTION
44.5%
PEAK 2026-08-12 · FORK-RETENTION 22.1% · 609 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 609 / 609 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

OpenDCAI/DataFlow собрал 609 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,567 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 6,375. Это даёт surprise-индекс 0.00316 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 22.1% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 47%
VELOCITY20.303.67+16.63ABOVE 90%
RETENTION44.5%24.6%+19.9 PPABOVE 85%
FORKS1,059115+944ABOVE 91%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 28%