Github Trends®
8058 findingsmedian surprise 0.00349window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #6241 · UNIT ID 872005985
OpenDCAI/DataFlow
[SIGMOD'27] Easy Data Preparation with latest LLMs-based Operators and Pipelines.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000263
ENGAGEMENT0.66
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
2.00
ACCEL
+1.00
RETENTION
57.1%
PEAK 2026-10-17 · FORK-RETENTION 0.0% · 14 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
7,579
FOLLOWERS
1,928
OWNER ★
18,614

Engagement Signals

FORKS
1,197
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 14 / 14 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

OpenDCAI/DataFlow собрал 14 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,928 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,579. Это даёт surprise-индекс 0.000263 (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 8058 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 23%
VELOCITY2.003.14-1.14ABOVE 25%
RETENTION57.1%22.2%+34.9 PPABOVE 88%
FORKS1,197260+937ABOVE 77%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 14%