Github Trends®
1069 findingsmedian surprise 0.0527window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #536 · UNIT ID 1207324170
patrick-toulme/pyptx
A Python DSL to write Nvidia PTX for Hopper and Blackwell in JAX and PyTorch
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0265
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.67
ACCEL
+5.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 14 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
136
FOLLOWERS
91
OWNER ★
451

Engagement Signals

FORKS
30
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 14 / 14 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

patrick-toulme/pyptx собрал 14 звёзд за окно, тогда как у автора всего 91 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 136. Это даёт surprise-индекс 0.0265 (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 1069 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.01-0.00ABOVE 50%
VELOCITY4.6715.33-10.67ABOVE 13%
RETENTION0.0%33.3%-33.3 PPABOVE 0%
FORKS3045-15ABOVE 41%
SURPRISE0.030.05-0.03ABOVE 37%